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GS FOREX SERVICES PVT LTD Bienvenido a GS Forex Services GS Forex Services es la compañía de divisas líder (FFMC) que opera en el norte de la India. Entendemos que nuestros clientes están creciendo las necesidades de Forex y por lo tanto, nos esforzamos constantemente para traer el más rápido, conveniente y más económico paquete de soluciones de divisas, incluyendo monedas extranjeras, cheques de viajero, tarjetas de viaje de Forex y transferencias cableadas que garantiza que nuestros clientes obtener la mejor experiencia forex de esta industria Puedo ofrecer. Además, también ofrecemos servicios de transferencia de dinero nacional (DMT), así como servicios de remesas para recibir dinero enviado desde el extranjero a través de Western Union, Money Gram, Xpress Money y Transfast. Somos la empresa de Forex más valorada en Lucknow en Just Dial. Nuestra fuerza es precios competitivos, facilidad de servicio y satisfacción del cliente. Creemos en el intercambio de confianza, y la construcción de relaciones largas con nuestros clientes y socios. Nuestra clientela y los socios van desde públicos, NRIs, PSU, empresas privadas, instituciones financieras, cambiadores de dinero y bancos. Mantenemos altos estándares de ética y cumplimiento de FEMA. Como Nosotros: Qué Hacemos Feed de Rss Contacto Dirección New Janpath Complex, Shop 16, LGF, Ashok Marg, Hazratganj, Cerca de la Torre de Sriram, Lucknow-226001 Contacto Teléfonos Fijos: 0522-4104646. Mobile No-9670 5555 77/9308237575 Correo electrónico contactgsforex. in RBI FFMC Número de licencia FE. PT. FM.7 / 2015Goldman Sachs Group Inc (GS) El Goldman Sachs Group, Inc. es una sociedad de cartera bancaria y una compañía financiera de cartera. La Compañía opera a través de cuatro sectores de Banca de Inversión, Servicios a Clientes Institucionales, Inversión de Préstamos y Gestión de Inversiones. El segmento de Banca de Inversión de Companys presta servicios de asesoría financiera, que incluyen asignaciones de asesoría en fusiones y adquisiciones, desinversiones, actividades de defensa corporativa, reestructuraciones, escisiones y gestión de riesgos. El segmento de Servicios a Clientes Institucionales de Companys hace mercados y facilita transacciones de clientes en renta fija, acciones, divisas y productos básicos. Las actividades de inversión y préstamos de la Compañía incluyen sus actividades de inversión y de préstamos de relación a través de varias clases de activos, principalmente títulos de deuda y préstamos, títulos de valores públicos y privados y bienes raíces. El segmento de gestión de inversiones de Companys ofrece servicios de asesoría en inversiones y riqueza. Comienza a negociar con los principales agentes de la industria Chipre Comisión de Valores y Cambio (Chipre), Comisión de Servicios Financieros (Sudáfrica) Comisión de Valores de Chipre (Chipre), Comisión de Valores de Australia Comisión de Inversiones (Australia), Agencia de Servicios Financieros (Japón), Banco Central de Irlanda (Irlanda), Comisión de Servicios Financieros (Islas Vírgenes Británicas) Chipre Comisión de Valores y Cambios (Chipre), Centro de Regulación de Instrumentos Financieros y Tecnologías OTC (Rusia) Le recomendamos que utilice los comentarios para participar con los usuarios, compartir su perspectiva y hacer preguntas a los autores y entre sí. Sin embargo, con el fin de mantener el alto nivel de discurso wersquove todos vienen a valor y esperar, por favor, tenga en cuenta los siguientes criterios: Enriquecer la conversación Manténgase enfocado y en la pista. Únicamente publicar material que sea relevante para el tema que se está discutiendo. Se respetuoso. 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Gestionado en diferentes corredores regulados ECN principalmente con una regulación. El sistema tendrá resultados diferentes en diferentes corredores dependiendo de la liquidez de los corredores y otros factores posibles. Cada cliente será informado de qué combinación de corredores son los mejores en el tiempo para sus inversiones. Grandes fondos se puede recomendar que se invierten divididos en diferentes corredores al mismo tiempo para aprovechar la liquidez cada corredores diferentes. Maximum Drawdown se establece en 30 por cada cuenta de broker, pero como se puede ver en los resultados anteriores nunca ha ocurrido y el sistema genera enormes beneficios. El cliente está pagando comisión al final de cada mes con la fecha de pago de 7 días por SKRILL o transferencia bancaria (Los pagos serán calculados y pagados en EUR). Recomendamos abrir la cuenta bancaria, las cuentas de SKRILL y las cuentas de Forex Broker en EUR.

Media Móvil C ++

Estoy tratando de calcular el promedio móvil de una señal. El valor de la señal (un doble) se actualiza al azar. Estoy buscando una manera eficiente de calcular su tiempo promedio ponderado en una ventana de tiempo, en tiempo real. Podría hacerlo yo mismo, pero es más difícil de lo que pensaba. La mayoría de los recursos que he encontrado en Internet están calculando el promedio móvil de la señal periódica, pero la mina se actualiza al azar. Alguien sabe buenos recursos para que El truco es el siguiente: Usted recibe actualizaciones en tiempos aleatorios mediante la actualización de void (tiempo int, valor de float). Sin embargo, también es necesario realizar un seguimiento cuando una actualización se cae de la ventana de tiempo, por lo que se establece una alarma que se llama en el momento N que elimina la actualización anterior de ser considerado de nuevo en el cálculo. Si esto sucede en tiempo real, puede solicitar al sistema operativo que realice una llamada a un método void dropoffoldestupdate (int time) que se llamará en el momento N Si se trata de una simulación, no puede obtener ayuda del sistema operativo y necesita Hágalo manualmente. En una simulación llamaríamos métodos con el tiempo suministrado como un argumento (que no se correlaciona con el tiempo real). Sin embargo, una suposición razonable es que las llamadas están garantizadas de tal manera que los argumentos de tiempo están aumentando. En este caso, debe mantener una lista ordenada de valores de hora de alarma y, para cada llamada de actualización y lectura, compruebe si el argumento de tiempo es mayor que el de la lista de alarmas. Mientras que es mayor que usted hace el proceso relacionado con la alarma (caiga la actualización más vieja), quite la cabeza y compruebe otra vez hasta que se procesen todas las alarmas antes del tiempo dado. A continuación, haga la llamada de actualización. Hasta ahora he asumido que es obvio lo que haría para el cálculo real, pero voy a elaborar por si acaso. Supongo que tienes un método float read (tiempo int) que usas para leer los valores. El objetivo es hacer que esta llamada sea lo más eficiente posible. Por lo tanto, no calcula el promedio móvil cada vez que se llama al método de lectura. En su lugar precompute el valor a partir de la última actualización o la última alarma y ajuste este valor por un par de operaciones de punto flotante para explicar el paso del tiempo desde la última actualización. (Es decir, un número constante de operaciones excepto para tal vez procesar una lista de alarmas acumuladas). Esperemos que esto esté claro - este debería ser un algoritmo bastante simple y bastante eficiente. Otra optimización. Uno de los problemas restantes es si un gran número de actualizaciones se producen dentro de la ventana de tiempo, entonces hay un largo tiempo para que no hay ni lecturas ni actualizaciones, y luego una lectura o actualización viene adelante. En este caso, el algoritmo anterior será ineficaz en la actualización incremental del valor para cada una de las actualizaciones que está cayendo. Esto no es necesario porque sólo nos preocupamos por la última actualización más allá de la ventana de tiempo por lo que si hay una manera de dejar de manera eficiente todas las actualizaciones anteriores, que ayudaría. Para ello, podemos modificar el algoritmo para realizar una búsqueda binaria de actualizaciones para encontrar la actualización más reciente antes de la ventana de tiempo. Si hay relativamente pocas actualizaciones que deben eliminarse, puede actualizar incrementalmente el valor de cada actualización eliminada. Pero si hay muchas actualizaciones que necesitan ser eliminados, entonces uno puede volver a calcular el valor desde cero después de dejar las antiguas actualizaciones. Apéndice sobre Cálculo Incremental: Debo aclarar lo que quiero decir con el cálculo incremental anterior en la frase ajustar este valor por un par de operaciones en coma flotante para explicar el paso del tiempo desde la última actualización. Cálculo inicial no incremental: luego iterar sobre las actualizaciones relevantes en orden creciente de tiempo: movilidad (sum latupdate timesincelastupdate) / windowlength. Ahora si exactamente una actualización cae de la ventana pero no llega ninguna nueva actualización, ajuste la suma como: (note que es priorupdate que tiene su timestamp modificado para iniciar el inicio de la última ventana). Y si exactamente una actualización entra en la ventana, pero no hay nuevas actualizaciones se caen, ajustar la suma como: Como debe ser obvio, este es un bosquejo aproximado, pero esperemos que muestra cómo se puede mantener el promedio tal que es O (1) operaciones por actualización Sobre una base amortizada. Pero tenga en cuenta la optimización adicional en el párrafo anterior. También tenga en cuenta los problemas de estabilidad aludidos en una respuesta anterior, lo que significa que los errores de coma flotante pueden acumularse en un gran número de operaciones incrementales tales que existe una divergencia con respecto al resultado del cálculo completo que es significativo para la aplicación. Si una aproximación es correcta y hay un tiempo mínimo entre las muestras, puede intentar el super-muestreo. Tenga una matriz que represente intervalos de tiempo uniformemente espaciados que son más cortos que el mínimo, y en cada período de tiempo almacene la última muestra que fue recibida. Cuanto más corto sea el intervalo, más cercano será el promedio al valor verdadero. El período no debe ser mayor de la mitad del mínimo o existe la posibilidad de que falte una muestra. Respondió Dec 15 11 at 18:12 respondió Dec 15 11 at 22:38 Gracias por la respuesta. Una mejora que se necesita para realmente quotcachequot el valor de la media total por lo que don39t lazo todo el tiempo. Además, puede ser un punto menor, pero no sería más eficiente usar un deque o una lista para almacenar el valor, ya que asumimos que la actualización vendrá en el orden correcto. La inserción sería más rápida que en el mapa. Ndash Arthur 16 de diciembre a las 8:55 Sí, podría almacenar en caché el valor de suma. Resta los valores de las muestras que borres, agrega los valores de las muestras que insertas. También, sí, un dequeltpairltSample, Dategtgt podría ser más eficiente. Elegí el mapa para la legibilidad, y la facilidad de invocar map :: upperbound. Como siempre, escriba el código correcto primero, luego el perfil y mida los cambios incrementales. Ndash Rob Dic 16 11 at 15:00 Nota: Aparentemente esta no es la manera de abordar esto. Dejándolo aquí para referencia sobre lo que está mal con este enfoque. Compruebe los comentarios. ACTUALIZADO - basado en el comentario de Olis. No estoy seguro de la inestabilidad de la que habla. Utilice un mapa ordenado de los tiempos de llegada en función de los valores. Al llegar un valor agregue la hora de llegada al mapa ordenado junto con su valor y actualice la media móvil. Advirtiendo esto es pseudo-código: Allí. No se desarrolla completamente, pero tienes la idea. Cosas a tener en cuenta. Como dije lo anterior es pseudo código. Youll necesidad de elegir un mapa adecuado. No quite los pares a medida que pasa a través de lo que va a invalidar el iterador y tendrá que empezar de nuevo. Véase Olis comentar abajo también. Respondió Dec 15 11 at 12:22 Esto no funciona: no tiene en cuenta qué proporción de la longitud de la ventana de cada valor existe para. Además, este enfoque de sumar y luego restar es sólo estable para tipos enteros, no para flotantes. Ndash Oliver Charlesworth dic 15 11 at 12:29 OliCharlesworth - lo siento perdí algunos puntos clave en la descripción (doble y tiempo de ponderación). Voy a actualizar. Gracias. Ndash Dennis dic 15 11 at 12:33 La ponderación de tiempo es otro problema. Pero eso no es de lo que estoy hablando. Me refería al hecho de que cuando un nuevo valor entra por primera vez en la ventana de tiempo, su contribución al promedio es mínima. Su contribución continúa aumentando hasta que ingresa un nuevo valor. Ndash Oliver Charlesworth dic 15 11 at 12:35 Sé que esto es alcanzable con el impulso como por: Pero realmente me gustaría evitar el uso de impulso. He googled y no he encontrado ningún ejemplo adecuado o legible. Básicamente, quiero seguir el promedio móvil de una corriente en curso de una corriente de números de punto flotante utilizando los números 1000 más recientes como una muestra de datos. Cuál es la manera más fácil de lograr esto que experimenté con el uso de una matriz circular, media móvil exponencial y una media móvil más simple y encontró que los resultados de la matriz circular se adapta a mis necesidades mejor. Si sus necesidades son simples, puede intentar usar una media móvil exponencial. Puesto simplemente, usted hace una variable del acumulador, y como su código mira cada muestra, el código actualiza el acumulador con el nuevo valor. Usted escoge un alfa constante que está entre 0 y 1, y calcule esto: Usted apenas necesita encontrar un valor del alfa donde el efecto de una muestra dada dura solamente cerca de 1000 muestras. Hmm, no estoy realmente seguro de que esto es adecuado para usted, ahora que he puesto aquí. El problema es que 1000 es una ventana bastante larga para un promedio móvil exponencial No estoy seguro de que haya un alpha que se extendería el promedio en los últimos 1000 números, sin subflujo en el cálculo de punto flotante. Pero si usted quisiera un promedio más pequeño, como 30 números o tan, esto es una manera muy fácil y rápida de hacerla. Respondió 12 de junio 12 en 4:44 1 en su puesto. El promedio móvil exponencial puede permitir que el alfa sea variable. Así, esto permite que se utilice para calcular promedios de base de tiempo (por ejemplo, bytes por segundo). Si el tiempo transcurrido desde la última actualización del acumulador es de más de 1 segundo, deje que alfa sea 1.0. De lo contrario, puede permitir que alpha be (usecs desde la última actualización / 1000000). Ndash jxh 12 de junio a las 6:21 Básicamente, quiero seguir el promedio móvil de una corriente en curso de una corriente de números de punto flotante usando los números 1000 más recientes como una muestra de datos. Tenga en cuenta que el siguiente actualiza el total como elementos añadidos / reemplazados, evitando costosos recorridos O (N) para calcular la suma - necesaria para el promedio - a la demanda. Total se hace un parámetro diferente de T a soporte, p. Usando un largo largo cuando totalizan 1000 long s, un int para char s, o un doble a total float s. Esto es un poco defectuoso en que numsamples podría ir más allá de INTMAX - si te importa que podría utilizar un unsigned mucho tiempo. O utilice un miembro de datos de bool extra para grabar cuando el contenedor se rellena primero mientras cicla numsamples alrededor de la matriz (mejor entonces cambia el nombre de algo inocuo como pos). Respondió el 12 de Junio ​​12 a las 5:19 se supone que el operador quotvoid (T sample) quot es realmente operador quotvoid (T sample) quot. Ndash oPless Jun 8 14 at 11:52 oPless ahhh. bien descrito. En realidad quería que fuera para ser operador vacío () (T muestra), pero por supuesto, usted podría utilizar cualquier notación que te gustaba. Se arreglará, gracias. Ndash Tony D Jun 8 14 at 14: 27Quiero desarrollar cálculo para la media móvil de precios de acciones. Pero los cálculos más complejos se han planeado más adelante. Mi primer paso para saber cómo calcular el promedio móvil de manera eficiente. Necesito saber cómo tomar la entrada y devolver la salida de manera eficiente. Fecha y Precio considerados. Fecha, Precio y Media Movente. Si tengo 500 registros y quiero calcular el promedio móvil para 5 días cuál es la manera effient en vez de ir hacia adelante y hacia atrás en la matriz de fecha y precio otra vez por favor sugest cuál es la mejor manera de recibir la entrada (ArrayList, Table, array Etc) y devolver la salida. Nota: MA de hoy de 5 días será promedio de los últimos 5 días, incluyendo el precio de hoy. Ayer MA será la media de los últimos 5 días de ayer. Quiero mantener los días flexibles en lugar de 5 podría ser 9, 14, 20 etc. Jueves, 10 de abril de 2008 3:21 PM Si necesita un cálculo simple sin su esfuerzo que puede utilizar TA-Lib. Pero si desea que su cálculo sea más eficiente que TA-Lib, entonces puede crear su propio indicador técnico. TA-Lib es genial, pero el problema es que esta biblioteca sólo tiene métodos estáticos. Esto significa que cuando se necesita calcular los valores de la matriz SMA basados ​​en 500 barras de precios, se enviará toda la matriz de barras y se devolverá una matriz de valores SMA. Pero si recibe un nuevo valor de 501-st entonces debe enviar de nuevo toda la matriz y TA-Lib de nuevo calculará y devolverá la matriz SMA de valores. Ahora imagine que necesita este indicador en el feed de precios reales, y para cada cambio de precio necesita un nuevo valor indicador. Si usted tiene un indicador no es un gran problema, pero si tiene cientos de indicadores de trabajo, podría ser un problema de rendimiento. Yo estaba en una situación así y empezar a desarrollar indicadores en tiempo real que son eficientes y hacer cálculos adicionales para la nueva barra de precios o para cambiar la barra de precios sólo. Desafortunadamente nunca he necesitado indicador SMA para mis sistemas comerciales, pero lo tengo para EMA, WMA, AD y otros. Uno de estos indicadores AD se publica en mi blog y se puede ver desde allí cuál es la estructura básica de mi clase de indicador en tiempo real. Espero que necesite pequeños cambios para implementar el indicador SMA, porque es uno de los más simples. La lógica es simple. Para calcular SMA todo lo que necesita es n valores de precio pasado. Así que la instancia de clase tendrá una colección de precios, que almacenará sólo el último n número de precios según se define SMA (en su caso 5). Así que cuando tengas una barra nueva, eliminarás la más antigua y añadirás una nueva y crearás un cálculo. Jueves, 10 de abril de 2008 16:04 Todas las respuestas Hay una biblioteca llamada TA-Lib que hace todo eso para usted y es de código abierto. Tiene unos 50 indicadores, creo. Weve lo utilizó en el ambiente de la producción y es muy eficiente y realible. Puede utilizarlo en C, Java, C, etc. Si necesita un cálculo simple sin su esfuerzo, puede utilizar TA-Lib. Pero si desea que su cálculo sea más eficiente que TA-Lib, entonces puede crear su propio indicador técnico. TA-Lib es genial, pero el problema es que esta biblioteca sólo tiene métodos estáticos. Esto significa que cuando se necesita calcular los valores de la matriz SMA basados ​​en 500 barras de precios, se enviará toda la matriz de barras y se devolverá una matriz de valores SMA. Pero si recibe un nuevo valor de 501-st entonces debe enviar de nuevo toda la matriz y TA-Lib de nuevo calculará y devolverá la matriz SMA de valores. Ahora imagine que necesita este indicador en el feed de precios reales, y para cada cambio de precio necesita un nuevo valor indicador. Si usted tiene un indicador no es un gran problema, pero si tiene cientos de indicadores de trabajo, podría ser un problema de rendimiento. Yo estaba en una situación así y empezar a desarrollar indicadores en tiempo real que son eficientes y hacer cálculos adicionales para la nueva barra de precios o para cambiar la barra de precios sólo. Desafortunadamente nunca he necesitado indicador SMA para mis sistemas comerciales, pero lo tengo para EMA, WMA, AD y otros. Uno de estos indicadores AD se publica en mi blog y se puede ver desde allí cuál es la estructura básica de mi clase de indicador en tiempo real. Espero que necesite pequeños cambios para implementar el indicador SMA, porque es uno de los más simples. La lógica es simple. Para calcular SMA todo lo que necesita es n valores de precio pasado. Así que la instancia de clase tendrá una colección de precios, que almacenará sólo el último n número de precios según se define SMA (en su caso 5). Así que cuando tengas una barra nueva, eliminarás la más antigua y añadirás una nueva y crearás un cálculo. Thursday, April 10, 2008 4:04 PM Yo calcularía el promedio móvil en la base de datos a través de un procedimiento almacenado o en un cubo. Has mirado a Analysis Services, tiene la capacidad de calcular promedios móviles. Jueves, 10 de abril de 2008 16:05 Sí. TA-LIB es bueno pero puede no ser adecuado para mí. Cuando agrego nuevo valor o valor actualizado para el historial de registros haré el cálculo en una función separada solamente para esa nueva cotización y lo almacenaré en base de datos. Estoy planeando actualizar la cotización cada hora. Necesito hacer alrededor de 25 a 30 indicadores técnicos para 2200 acciones. El tiempo de ejecución de una llamada TA-Lib en una matriz de 10.000 elementos toma unos 15 milisegundos (en un Intel Core Duo 2.13 Ghz). Esta es la media de todas las funciones. Entre los más rápidos, SMA tarda menos de 2,5 milisegundos. El más lento, HTTRENDMODE, toma 450 milisegundos. Con menos elementos es más rápido. SMA toma alrededor de 0,22 milisegundos para 1000 elementos de entrada. La ganancia de velocidad es casi lineal (la sobrecarga de realizar la llamada de función es despreciable). En el contexto de su aplicación, TA-Lib es muy poco probable que sea su cuello de botella para el rendimiento de velocidad. También generalmente no recomiendo esta solución nquot quotlast. Lea a continuación para más detalles. Primero, una corrección a la instrucción de Boban. s Todas las funciones en TA-Lib también pueden calcular un solo último valor utilizando un mínimo de quotlast nquot elementos. Puede tener una matriz de tamaño 10000, tener datos inicializar sólo para los primeros 500 elementos, agregar un elemento y llamar a TA-Lib para calcular el SMA sólo para el elemento nuevo. TA-Lib mirará hacia atrás no más de lo necesario (si SMA de 5, entonces TA-Lib calculará un solo SMA usando los últimos 5 valores). Esto se hace posible con el parámetro startIdx y endIdx. Puede especificar un rango que se va a calcular o un valor único. En este escenario haría startIdx endIdx 500 para calcular el elemento 501st. Por qué esta solución quotlast nquot es potencialmente peligrosa para algunos? Independientemente de la elección de la solución Boban. s o TA-Lib consideran que el uso de un pequeño número finito de datos pasados ​​no funcionará bien con la mayoría de las funciones TA. Con SMA, es obvio que sólo necesita n elemento para calcular un promedio sobre el elemento n. No es tan simple con EMA (y muchas otras funciones TA). El algo a menudo depende del valor anterior para calcular el nuevo valor. La función es recursiva. Esto significa que todos los valores pasados ​​influyen en los valores futuros. Si decides quotlimitquot tu algo para usar sólo una pequeña cantidad de pasado n valor, no obtendrás el mismo resultado que alguien que calcula sobre un gran número de valores pasados. La solución es un compromiso entre velocidad y precisión. A menudo he discutido esto en el contexto de TA-Lib (lo llamo el período quotunstable en la documentación y el foro). Para mantenerlo simple, mi recomendación general es si no puedes hacer la diferencia entre un algo con una respuesta de impulso finito (FIR) de un algo con una respuesta de impulso infinita (IIR), serás más seguro para calcular sobre todos los datos que tienes disponible. TA-Lib especifica en el código cuál de sus funciones tiene un período inestable (IIR). Editado por mfortier Viernes 15 de Agosto de 2008 4:25 AM ortografía correcta Viernes 15 de Agosto de 2008 4:20 AM

Diferencia Entre El Suavizado Exponencial Y La Media Móvil Ponderada

Simple Vs. Los promedios móviles exponenciales son más que el estudio de una secuencia de números en orden sucesivo. Los primeros practicantes del análisis de series de tiempo estaban más preocupados por los números de series temporales individuales que por la interpolación de esos datos. Interpolación. En forma de teorías de probabilidades y análisis, se produjo mucho más tarde, a medida que se desarrollaron patrones y se descubrieron correlaciones. Una vez comprendidas, se dibujaron varias curvas y líneas de forma a lo largo de las series de tiempo en un intento de predecir dónde podrían ir los puntos de datos. Éstos ahora se consideran los métodos básicos usados ​​actualmente por los comerciantes técnicos del análisis. Análisis de la cartografía se remonta a Japón del siglo 18, sin embargo, cómo y cuando los promedios móviles se aplicó por primera vez a los precios de mercado sigue siendo un misterio. Se entiende generalmente que los promedios móviles simples (SMA) se usaron mucho antes de los promedios móviles exponenciales (EMA), porque los EMAs se construyen sobre el marco SMA y el continuo SMA fue más fácil de entender para el trazado y los propósitos de seguimiento. Promedios móviles simples (SMA) Los promedios móviles simples se convirtieron en el método preferido para el seguimiento de los precios de mercado porque son rápidos de calcular y fáciles de entender. Los primeros profesionales del mercado operaban sin el uso de las métricas de gráficos sofisticados en uso hoy en día, por lo que se basaron principalmente en los precios de mercado como sus únicos guías. Ellos calcularon los precios de mercado a mano, y graficaron esos precios para indicar tendencias y dirección de mercado. Este proceso fue bastante tedioso, pero resultó bastante rentable con la confirmación de nuevos estudios. Para calcular una media móvil sencilla de 10 días, simplemente añada los precios de cierre de los últimos 10 días y divida por 10. La media móvil de 20 días se calcula sumando los precios de cierre en un período de 20 días y divida por 20, y pronto. Esta fórmula no sólo se basa en los precios de cierre, pero el producto es una media de los precios - un subconjunto. Los promedios móviles se denominan movimientos porque el grupo de precios utilizado en el cálculo se mueve de acuerdo al punto del gráfico. Esto significa que los días viejos se abandonan a favor de los nuevos días de cierre de precios, por lo que se necesita siempre un nuevo cálculo que corresponda al marco temporal del promedio empleado. Por lo tanto, un promedio de 10 días se recalcula añadiendo el nuevo día y cayendo el día 10, y el noveno día se deja caer en el segundo día. Promedio móvil exponencial (EMA) El promedio móvil exponencial ha sido refinado y más comúnmente utilizado desde la década de 1960, gracias a los experimentos de los practicantes anteriores con la computadora. La nueva EMA se centraría más en los precios más recientes que en una larga serie de puntos de datos, ya que se requiere la media móvil simple. EMA actual ((Precio (actual) - anterior EMA)) X multiplicador) EMA anterior. El factor más importante es la constante de suavizado que 2 / (1N) donde N el número de días. Una EMA de 10 días 2 / (101) 18.8 Esto significa que una EMA de 10 periodos pesa el precio más reciente 18.8, un EMA de 20 días de 9.52 y 50 días de EMA 3.92 de peso en el día más reciente. La EMA trabaja ponderando la diferencia entre el precio de los períodos actuales y la EMA anterior, y agregando el resultado a la EMA anterior. Cuanto más corto sea el período, más peso se aplicará al precio más reciente. Líneas de Ajuste Mediante estos cálculos, se trazan puntos, revelando una línea de ajuste. Las líneas de montaje por encima o por debajo del precio de mercado significan que todas las medias móviles son indicadores de retraso. Y se utilizan principalmente para seguir las tendencias. No funcionan bien con los mercados de la gama y los períodos de la congestión porque las líneas de la adaptación no denotan una tendencia debido a una carencia de los altos o de los altos más bajos evidentes. Además, las líneas de ajuste tienden a permanecer constantes sin indicio de dirección. Un aumento de la línea de montaje por debajo del mercado significa un largo, mientras que una línea de caída de ajuste por encima del mercado significa un corto. (Para obtener una guía completa, lea nuestro Tutorial de Moving Average). El propósito de emplear una media móvil simple es detectar y medir tendencias al suavizar los datos utilizando los medios de varios grupos de precios. Se observa una tendencia y se extrapola en un pronóstico. Se supone que los movimientos de tendencias anteriores continuarán. Para la media móvil simple, una tendencia a largo plazo se puede encontrar y seguir mucho más fácil que una EMA, con la suposición razonable de que la línea de ajuste se mantendrá más fuerte que una línea EMA debido a la mayor atención a los precios medios. Un EMA se utiliza para capturar movimientos de tendencia más cortos, debido al enfoque en los precios más recientes. Por este método, un EMA supone para reducir cualquier rezago en la media móvil simple así que la línea del ajuste abrazará precios más cercano que una media móvil simple. El problema con la EMA es el siguiente: Su tendencia a romper los precios, especialmente durante los mercados rápidos y períodos de volatilidad. La EMA funciona bien hasta que los precios rompen la línea de ajuste. Durante los mercados más altos de la volatilidad, usted podría considerar el aumento de la longitud del término medio móvil. Incluso se puede cambiar de un EMA a un SMA, ya que el SMA suaviza los datos mucho mejor que una EMA debido a su enfoque en medios a más largo plazo. Indicadores de Tendencia Como indicadores rezagados, los promedios móviles sirven como líneas de apoyo y resistencia. Si los precios descienden por debajo de una línea de ajuste de 10 días en una tendencia al alza, es probable que la tendencia al alza pueda estar disminuyendo, o al menos el mercado pueda estar consolidándose. Si los precios se rompen por encima de un promedio móvil de 10 días en una tendencia bajista. La tendencia puede estar disminuyendo o consolidándose. En estos casos, emplee un promedio móvil de 10 y 20 días juntos y espere a que la línea de 10 días cruce por encima o por debajo de la línea de 20 días. Esto determina la siguiente dirección a corto plazo para los precios. Para períodos de más largo plazo, observe los promedios móviles de 100 y 200 días para la dirección a más largo plazo. Por ejemplo, usando los promedios móviles de 100 y 200 días, si el promedio móvil de 100 días cruza por debajo del promedio de 200 días, se llama cruz de muerte. Y es muy bajista para los precios. Un promedio móvil de 100 días que cruza por encima de un promedio móvil de 200 días se llama la cruz de oro. Y es muy optimista para los precios. No importa si se utiliza un SMA o un EMA, porque ambos son indicadores de tendencia. Es sólo en el corto plazo que la SMA tiene ligeras desviaciones de su contraparte, la EMA. Conclusión Los promedios móviles son la base del análisis gráfico y de series temporales. Los promedios móviles simples y los promedios móviles exponenciales más complejos ayudan a visualizar la tendencia suavizando los movimientos de precios. El análisis técnico a veces se refiere como un arte en lugar de una ciencia, que llevan años para dominar. (Obtenga más información en nuestro Tutorial de Análisis Técnico.) Datos de Mercado Preguntas Exponenciales Versus Promedios Móviles Simples Hola Tom - Soy un suscriptor suyo y me preguntaba si tenía un gráfico ldquoconversionrdquo para convertir el valor de tendencia en MAs exponenciales de período. Por ejemplo, 10 Trend es aproximadamente igual a un EMA de 19 periodos, 1 Tendencia a 200EMA etc. Gracias por adelantado. La fórmula para convertir una constante de suavización del promedio móvil exponencial (EMA) a un número de días es: 2 mdashmdashmdash-N1 donde N es el número de días. Por lo tanto, un EMA de 19 días encajaría en la fórmula de la siguiente manera: 2 2 mdashmdashmdashmdash-mdashmdashmdash - 0.10 o 10 19 1 20 Esto se deriva de la idea de que la constante de suavizado se elige para dar la misma edad media de los datos Como se haría en una media móvil simple. Si tuviera un promedio móvil simple de 20 periodos, entonces la edad promedio de cada entrada de datos es de 9.5. Uno podría pensar que la edad promedio debe ser 10, ya que es la mitad de 20, o 10,5, ya que es el promedio de los números de 1 a 20. Pero en la convención estadística, la edad de la pieza más reciente de los datos es 0. Así que Encontrar la edad promedio de los últimos veinte puntos de datos se hace encontrando el promedio de esta serie: Así que la edad promedio de los datos en un conjunto de N períodos es: N - 1 mdashmdashmdashmdash - 2 Para el suavizado exponencial, con una constante de suavizado de A , Resulta de la matemática de la teoría de la suma que la edad media de los datos es: 1 - A mdashmdashmdashmdash - A Combinando estas dos ecuaciones: 1 - AN - 1 mdashmdashmdash mdashmdashmdashmdash A 2 podemos resolver para un valor de A que iguala un EMA a una longitud media móvil simple como: 2 A mdashmdashmdashmdash - N 1 Puede leer una de las piezas originales escritas sobre este concepto en McClellanMTAaward. pdf. Allí, extracto de P. N. Haurlanrsquos folleto, ldquoMeasuring Trend Valuesrdquo. Haurlan fue una de las primeras personas en usar promedios móviles exponenciales para rastrear los precios de las acciones en la década de 1960, y aún preferimos su terminología original de una Tendencia XX, en lugar de llamar a una media móvil exponencial por un número de días. Una razón importante para esto es que con un promedio móvil simple (SMA), sólo está mirando hacia atrás un cierto número de días. Cualquier cosa más antigua que ese período de reflexión no factor en el cálculo. Pero con un EMA, los datos antiguos nunca desaparece sólo se hace cada vez menos importante para el valor de la media móvil. Para entender por qué los técnicos se preocupan por los EMAs en comparación con los SMA, un rápido vistazo a este gráfico proporciona algunos ejemplos de la diferencia. Durante las tendencias se mueve hacia arriba o hacia abajo, una Tendencia 10 y una SMA de 19 días en gran parte en conjunto. Es durante los períodos en que los precios son agitados, o cuando la dirección de la tendencia está cambiando, que vemos que los dos comienzan a separarse. En estos casos, la Tendencia suele abrazar más estrechamente la acción de los precios y así estar en mejor posición para señalar un cambio cuando el precio lo cruza. Para muchas personas, esta propiedad hace EMAs ldquobetterrdquo que SMAs, pero ldquobetterrdquo está en el ojo del espectador. La razón por la que los ingenieros han utilizado EMAs durante años, especialmente en electrónica, es que son más fáciles de calcular. Para determinar todayrsquos nuevo valor de EMA, sólo necesita el valor de EMA de yesterdayrsquos, la constante de suavizado y el nuevo precio de cierre de todayrsquos (u otro dato). Sin embargo, para calcular un SMA, usted tiene que conocer todos los valores en el tiempo para todo el período de retroceso. Modelos de suavización media y exponencial Como primer paso para ir más allá de los modelos medios, aleatorios y lineales, de los patrones no estacionales y de las tendencias Puede ser extrapolado usando un modelo de media móvil o de suavizado. La suposición básica detrás de los modelos de promedio y suavizado es que la serie temporal es localmente estacionaria con una media variable lentamente. Por lo tanto, tomamos un promedio móvil (local) para estimar el valor actual de la media y luego usarlo como pronóstico para el futuro cercano. Esto puede considerarse como un compromiso entre el modelo medio y el modelo aleatorio-paseo-sin-deriva. La misma estrategia se puede utilizar para estimar y extrapolar una tendencia local. Una media móvil se denomina a menudo una versión quotomoldeada de la serie original porque el promedio de corto plazo tiene el efecto de suavizar los golpes en la serie original. Al ajustar el grado de suavizado (el ancho de la media móvil), podemos esperar encontrar algún tipo de equilibrio óptimo entre el rendimiento de la media y los modelos de caminata aleatoria. El tipo más simple de modelo de promediación es el. Promedio móvil simple (igualmente ponderado): El pronóstico para el valor de Y en el tiempo t1 que se hace en el tiempo t es igual al promedio simple de las observaciones m más recientes: (Aquí y en otros lugares usaré el símbolo 8220Y-hat8221 para permanecer en pie Para un pronóstico de la serie de tiempo Y hecho a la fecha más temprana posible posible por un modelo dado). Este promedio se centra en el período t (m1) / 2, lo que implica que la estimación de la media local tiende a quedar rezagada detrás del Valor real de la media local de aproximadamente (m1) / 2 periodos. Por lo tanto, decimos que la edad media de los datos en el promedio móvil simple es (m1) / 2 en relación con el período para el cual se calcula el pronóstico: es la cantidad de tiempo que las previsiones tienden a rezagarse detrás de los puntos de inflexión en el datos. Por ejemplo, si está promediando los últimos 5 valores, las previsiones serán de aproximadamente 3 períodos tarde en la respuesta a los puntos de inflexión. Tenga en cuenta que si m1, el modelo de media móvil simple (SMA) es equivalente al modelo de caminata aleatoria (sin crecimiento). Si m es muy grande (comparable a la longitud del período de estimación), el modelo SMA es equivalente al modelo medio. Como con cualquier parámetro de un modelo de pronóstico, es habitual ajustar el valor de k para obtener el mejor valor de los datos, es decir, los errores de predicción más pequeños en promedio. He aquí un ejemplo de una serie que parece presentar fluctuaciones aleatorias alrededor de una media de variación lenta. En primer lugar, vamos a tratar de encajar con un modelo de caminata al azar, que es equivalente a una media móvil simple de un término: El modelo de caminata aleatoria responde muy rápidamente a los cambios en la serie, pero al hacerlo, recoge gran parte del quotnoisequot en el Los datos (las fluctuaciones aleatorias), así como el quotsignalquot (la media local). Si en lugar de eso intentamos una media móvil simple de 5 términos, obtendremos un conjunto de previsiones más suaves: El promedio móvil simple a 5 terminos produce errores significativamente menores que el modelo de caminata aleatoria en este caso. La edad promedio de los datos de esta previsión es de 3 ((51) / 2), de modo que tiende a quedar a la zaga de los puntos de inflexión en aproximadamente tres períodos. (Por ejemplo, parece haber ocurrido una recesión en el período 21, pero las previsiones no giran hasta varios periodos más tarde). Obsérvese que los pronósticos a largo plazo del modelo SMA son una línea recta horizontal, al igual que en la caminata aleatoria modelo. Por lo tanto, el modelo SMA asume que no hay tendencia en los datos. Sin embargo, mientras que las previsiones del modelo de caminata aleatoria son simplemente iguales al último valor observado, las previsiones del modelo SMA son iguales a un promedio ponderado de valores recientes. Los límites de confianza calculados por Statgraphics para los pronósticos a largo plazo de la media móvil simple no se amplían a medida que aumenta el horizonte de pronóstico. Esto obviamente no es correcto Desafortunadamente, no hay una teoría estadística subyacente que nos diga cómo los intervalos de confianza deberían ampliarse para este modelo. Sin embargo, no es demasiado difícil calcular estimaciones empíricas de los límites de confianza para las previsiones a más largo plazo. Por ejemplo, podría configurar una hoja de cálculo en la que el modelo SMA se utilizaría para pronosticar dos pasos adelante, tres pasos adelante, etc. dentro de la muestra de datos históricos. A continuación, podría calcular las desviaciones estándar de los errores en cada horizonte de pronóstico y, a continuación, construir intervalos de confianza para pronósticos a más largo plazo sumando y restando múltiplos de la desviación estándar apropiada. Si intentamos una media móvil sencilla de 9 términos, obtendremos pronósticos aún más suaves y más de un efecto rezagado: La edad promedio es ahora de 5 períodos ((91) / 2). Si tomamos una media móvil de 19 términos, la edad promedio aumenta a 10: Obsérvese que, de hecho, las previsiones están ahora rezagadas detrás de los puntos de inflexión en aproximadamente 10 períodos. Qué cantidad de suavizado es la mejor para esta serie Aquí hay una tabla que compara sus estadísticas de error, incluyendo también un promedio de 3 términos: El modelo C, la media móvil de 5 términos, produce el valor más bajo de RMSE por un pequeño margen sobre los 3 A término y 9 promedios, y sus otras estadísticas son casi idénticas. Por lo tanto, entre los modelos con estadísticas de error muy similares, podemos elegir si preferiríamos un poco más de capacidad de respuesta o un poco más de suavidad en las previsiones. El modelo de media móvil simple descrito anteriormente tiene la propiedad indeseable de que trata las últimas k observaciones por igual e ignora por completo todas las observaciones precedentes. (Volver al principio de la página.) Browns Simple Exponential Smoothing Intuitivamente, los datos pasados ​​deben ser descontados de una manera más gradual - por ejemplo, la observación más reciente debería tener un poco más de peso que la segunda más reciente, y la segunda más reciente debería tener un poco más de peso que la tercera más reciente, y pronto. El modelo de suavizado exponencial simple (SES) lo logra. Sea 945 una constante quotsmoothingquot (un número entre 0 y 1). Una forma de escribir el modelo es definir una serie L que represente el nivel actual (es decir, el valor medio local) de la serie, tal como se estimó a partir de los datos hasta el presente. El valor de L en el tiempo t se calcula recursivamente a partir de su propio valor anterior como este: Así, el valor suavizado actual es una interpolación entre el valor suavizado anterior y la observación actual, donde 945 controla la proximidad del valor interpolado al valor más reciente observación. El pronóstico para el siguiente período es simplemente el valor suavizado actual: Equivalentemente, podemos expresar el próximo pronóstico directamente en términos de previsiones anteriores y observaciones previas, en cualquiera de las siguientes versiones equivalentes. En la primera versión, la previsión es una interpolación entre la previsión anterior y la observación anterior: En la segunda versión, la siguiente previsión se obtiene ajustando la previsión anterior en la dirección del error anterior por una cantidad fraccionada de 945. es el error hecho en Tiempo t En la tercera versión, el pronóstico es una media móvil exponencialmente ponderada (es decir, descontada) con el factor de descuento 1-945: La versión de interpolación de la fórmula de pronóstico es la más simple de usar si está implementando el modelo en una hoja de cálculo: se ajusta en un Célula única y contiene referencias de celdas que apuntan a la previsión anterior, la observación anterior y la celda donde se almacena el valor de 945. Tenga en cuenta que si 945 1, el modelo SES es equivalente a un modelo de caminata aleatoria (sin crecimiento). Si 945 0, el modelo SES es equivalente al modelo medio, asumiendo que el primer valor suavizado se establece igual a la media. La edad promedio de los datos en el pronóstico de suavización exponencial simple es de 1/945 en relación con el período para el cual se calcula la predicción. (Esto no se supone que sea obvio, pero se puede demostrar fácilmente mediante la evaluación de una serie infinita.) Por lo tanto, el pronóstico promedio móvil simple tiende a quedar rezagado detrás de puntos de inflexión en aproximadamente 1/945 períodos. Por ejemplo, cuando 945 0.5 el retraso es 2 períodos cuando 945 0.2 el retraso es 5 períodos cuando 945 0.1 el retraso es 10 períodos, y así sucesivamente. Para una edad promedio dada (es decir, la cantidad de retraso), el simple suavizado exponencial (SES) pronosticado es algo superior a la predicción del promedio móvil simple (SMA), ya que coloca relativamente más peso en la observación más reciente - ie. Es un poco más sensible a los cambios ocurridos en el pasado reciente. Por ejemplo, un modelo SMA con 9 términos y un modelo SES con 945 0.2 tienen una edad promedio de 5 para los datos de sus pronósticos, pero el modelo SES pone más peso en los 3 últimos valores que el modelo SMA y en el modelo SMA. Otra ventaja importante del modelo SES sobre el modelo SMA es que el modelo SES utiliza un parámetro de suavizado que es continuamente variable, por lo que se puede optimizar fácilmente Utilizando un algoritmo quotsolverquot para minimizar el error cuadrático medio. El valor óptimo de 945 en el modelo SES de esta serie resulta ser 0.2961, como se muestra aquí: La edad promedio de los datos de esta previsión es de 1 / 0.2961 3.4 períodos, que es similar a la de un movimiento simple de 6 términos promedio. Los pronósticos a largo plazo del modelo SES son una línea recta horizontal. Como en el modelo SMA y el modelo de caminata aleatoria sin crecimiento. Sin embargo, tenga en cuenta que los intervalos de confianza calculados por Statgraphics ahora divergen de manera razonable y que son sustancialmente más estrechos que los intervalos de confianza para el modelo de caminata aleatoria. El modelo SES asume que la serie es algo más predecible que el modelo de caminata aleatoria. Un modelo SES es en realidad un caso especial de un modelo ARIMA. Por lo que la teoría estadística de los modelos ARIMA proporciona una base sólida para el cálculo de los intervalos de confianza para el modelo SES. En particular, un modelo SES es un modelo ARIMA con una diferencia no estacional, un término MA (1) y ningún término constante. Conocido también como modelo quotARIMA (0,1,1) sin constantequot. El coeficiente MA (1) en el modelo ARIMA corresponde a la cantidad 1-945 en el modelo SES. Por ejemplo, si se ajusta un modelo ARIMA (0,1,1) sin constante a la serie analizada aquí, el coeficiente MA estimado (1) resulta ser 0.7029, que es casi exactamente uno menos 0.2961. Es posible añadir la suposición de una tendencia lineal constante no nula a un modelo SES. Para ello, basta con especificar un modelo ARIMA con una diferencia no estacional y un término MA (1) con una constante, es decir, un modelo ARIMA (0,1,1) con constante. Las previsiones a largo plazo tendrán entonces una tendencia que es igual a la tendencia media observada durante todo el período de estimación. No puede hacerlo junto con el ajuste estacional, ya que las opciones de ajuste estacional están deshabilitadas cuando el tipo de modelo se establece en ARIMA. Sin embargo, puede agregar una tendencia exponencial a largo plazo constante a un modelo de suavizado exponencial simple (con o sin ajuste estacional) utilizando la opción de ajuste de inflación en el procedimiento de Pronóstico. La tasa apropiada de inflación (crecimiento porcentual) por período puede estimarse como el coeficiente de pendiente en un modelo de tendencia lineal ajustado a los datos en conjunción con una transformación de logaritmo natural o puede basarse en otra información independiente sobre las perspectivas de crecimiento a largo plazo . (Regreso al inicio de la página.) Browns Linear (es decir, doble) Suavizado exponencial Los modelos SMA y SES suponen que no hay ninguna tendencia de ningún tipo en los datos (que normalmente está bien o al menos no es demasiado malo para 1- Avance anticipado cuando los datos son relativamente ruidosos), y se pueden modificar para incorporar una tendencia lineal constante como se muestra arriba. Qué pasa con las tendencias a corto plazo? Si una serie muestra una tasa de crecimiento variable o un patrón cíclico que se destaca claramente contra el ruido, y si hay una necesidad de pronosticar más de un período por delante, la estimación de una tendencia local también podría ser un problema. El modelo de suavizado exponencial simple puede generalizarse para obtener un modelo lineal de suavizado exponencial (LES) que calcula las estimaciones locales de nivel y tendencia. El modelo de tendencia más simple que varía en función del tiempo es el modelo lineal de suavizado exponencial de Browns, el cual utiliza dos series suavizadas diferentes que están centradas en diferentes momentos del tiempo. La fórmula de predicción se basa en una extrapolación de una línea a través de los dos centros. (Una versión más sofisticada de este modelo, Holt8217s, se discute a continuación). La forma algebraica del modelo de suavizado exponencial lineal de Brown8217s, como la del modelo de suavizado exponencial simple, puede expresarse en un número de formas diferentes pero equivalentes. La forma estándar de este modelo se expresa usualmente de la siguiente manera: Sea S la serie de suavizado simple obtenida aplicando el suavizado exponencial simple a la serie Y. Es decir, el valor de S en el periodo t está dado por: (Recuérdese que, Exponencial, esto sería la previsión para Y en el período t1). Entonces, vamos a Squot denotar la serie doblemente suavizada obtenida aplicando el suavizado exponencial simple (usando el mismo 945) a la serie S: Finalmente, la previsión para Y tk. Para cualquier kgt1, viene dado por: Esto produce e 1 0 (es decir, trucar un poco y dejar que el primer pronóstico sea igual a la primera observación real), y e 2 Y 2 8211 Y 1. Después de lo cual las previsiones se generan usando la ecuación anterior. Esto produce los mismos valores ajustados que la fórmula basada en S y S si estos últimos se iniciaron usando S 1 S 1 Y 1. Esta versión del modelo se utiliza en la página siguiente que ilustra una combinación de suavizado exponencial con ajuste estacional. Holt8217s Linear Exponential Smoothing Brown8217s El modelo LES calcula las estimaciones locales de nivel y tendencia al suavizar los datos recientes, pero el hecho de que lo haga con un solo parámetro de suavizado impone una restricción en los patrones de datos que puede encajar: el nivel y la tendencia No se les permite variar a tasas independientes. El modelo LES de Holt8217s aborda este problema incluyendo dos constantes de suavizado, una para el nivel y otra para la tendencia. En cualquier momento t, como en el modelo Brown8217s, existe una estimación L t del nivel local y una estimación T t de la tendencia local. Aquí se calculan recursivamente a partir del valor de Y observado en el instante t y de las estimaciones previas del nivel y de la tendencia por dos ecuaciones que les aplican el suavizado exponencial separadamente. Si el nivel estimado y la tendencia en el tiempo t-1 son L t82091 y T t-1. Respectivamente, entonces la previsión de Y tshy que habría sido hecha en el tiempo t-1 es igual a L t-1 T t-1. Cuando se observa el valor real, la estimación actualizada del nivel se calcula recursivamente interpolando entre Y tshy y su pronóstico, L t-1 T t-1, utilizando pesos de 945 y 1-945. El cambio en el nivel estimado, Es decir L t 8209 L t82091. Puede interpretarse como una medida ruidosa de la tendencia en el tiempo t. La estimación actualizada de la tendencia se calcula recursivamente mediante la interpolación entre L t 8209 L t82091 y la estimación anterior de la tendencia, T t-1. Utilizando los pesos de 946 y 1-946: La interpretación de la constante de suavizado de tendencia 946 es análoga a la de la constante de suavizado de nivel 945. Los modelos con valores pequeños de 946 asumen que la tendencia cambia muy lentamente con el tiempo, mientras que los modelos con 946 más grandes suponen que está cambiando más rápidamente. Un modelo con una gran 946 cree que el futuro lejano es muy incierto, porque los errores en la estimación de la tendencia son muy importantes cuando se pronostica más de un período por delante. Las constantes de suavizado 945 y 946 se pueden estimar de la manera habitual minimizando el error cuadrático medio de los pronósticos de 1 paso adelante. Cuando esto se hace en Statgraphics, las estimaciones resultan ser 945 0,3048 y 946 0,008. El valor muy pequeño de 946 significa que el modelo supone muy poco cambio en la tendencia de un período al siguiente, por lo que básicamente este modelo está tratando de estimar una tendencia a largo plazo. Por analogía con la noción de la edad media de los datos que se utilizan para estimar el nivel local de la serie, la edad media de los datos que se utilizan para estimar la tendencia local es proporcional a 1/946, aunque no exactamente igual a eso. En este caso, resulta ser 1 / 0.006 125. Esto no es un número muy preciso en la medida en que la precisión de la estimación de 946 es realmente de 3 decimales, pero es del mismo orden general de magnitud que el tamaño de la muestra de 100 , Por lo que este modelo está promediando bastante historia en la estimación de la tendencia. La gráfica de pronóstico siguiente muestra que el modelo LES calcula una tendencia local ligeramente mayor al final de la serie que la tendencia constante estimada en el modelo SEStrend. Además, el valor estimado de 945 es casi idéntico al obtenido ajustando el modelo SES con o sin tendencia, por lo que este es casi el mismo modelo. Ahora, se ven como pronósticos razonables para un modelo que se supone que está estimando una tendencia local? Si observa esta gráfica, parece que la tendencia local se ha vuelto hacia abajo al final de la serie. Lo que ha ocurrido Los parámetros de este modelo Se han estimado minimizando el error al cuadrado de las previsiones de un paso adelante, y no las previsiones a largo plazo, en cuyo caso la tendencia no hace mucha diferencia. Si todo lo que usted está mirando son errores de un paso adelante, no está viendo la imagen más grande de las tendencias sobre (digamos) 10 o 20 períodos. Con el fin de obtener este modelo más en sintonía con la extrapolación de nuestro ojo de los datos, podemos ajustar manualmente la tendencia de suavizado constante de modo que utiliza una base más corta para la estimación de tendencia. Por ejemplo, si elegimos establecer 946 0.1, la edad promedio de los datos utilizados para estimar la tendencia local es de 10 períodos, lo que significa que estamos promediando la tendencia en los últimos 20 períodos aproximadamente. Here8217s lo que el pronóstico gráfico parece si fijamos 946 0.1 mientras que mantener 945 0.3. Esto parece intuitivamente razonable para esta serie, aunque probablemente sea peligroso extrapolar esta tendencia en más de 10 periodos en el futuro. Qué pasa con las estadísticas de errores? Aquí hay una comparación de modelos para los dos modelos mostrados arriba, así como tres modelos SES. El valor óptimo de 945 para el modelo SES es de aproximadamente 0,3, pero se obtienen resultados similares (con un poco más o menos de capacidad de respuesta, respectivamente) con 0,5 y 0,2. (A) Holts lineal exp. Alisamiento con alfa 0.3048 y beta 0.008 (B) Holts linear exp. Alisamiento con alfa 0.3 y beta 0.1 (C) Suavizado exponencial simple con alfa 0.5 (D) Alisamiento exponencial simple con alfa 0.3 (E) Suavizado exponencial simple con alfa 0.2 Sus estadísticas son casi idénticas, por lo que realmente no podemos hacer la elección sobre la base De errores de pronóstico de un paso adelante en la muestra de datos. Tenemos que recurrir a otras consideraciones. Si creemos firmemente que tiene sentido basar la estimación de tendencia actual en lo que ha ocurrido durante los últimos 20 períodos, podemos hacer un caso para el modelo LES con 945 0.3 y 946 0.1. Si queremos ser agnósticos acerca de si hay una tendencia local, entonces uno de los modelos SES podría ser más fácil de explicar y también daría más pronósticos intermedios para los próximos 5 o 10 períodos. (Volver al principio de la página.) Qué tipo de tendencia-extrapolación es la mejor: horizontal o lineal La evidencia empírica sugiere que, si los datos ya han sido ajustados (si es necesario) para la inflación, puede ser imprudente extrapolar lineal a corto plazo Tendencias en el futuro. Las tendencias evidentes hoy en día pueden desacelerarse en el futuro debido a causas variadas como la obsolescencia del producto, el aumento de la competencia y las caídas o repuntes cíclicos en una industria. Por esta razón, el suavizado exponencial simple a menudo realiza mejor fuera de la muestra de lo que de otra manera podría esperarse, a pesar de su extrapolación horizontal de tendencia horizontal. Las modificaciones de la tendencia amortiguada del modelo de suavizado exponencial lineal también se usan a menudo en la práctica para introducir una nota de conservadurismo en sus proyecciones de tendencia. El modelo LES con tendencia amortiguada se puede implementar como un caso especial de un modelo ARIMA, en particular, un modelo ARIMA (1,1,2). Es posible calcular intervalos de confianza en torno a los pronósticos a largo plazo producidos por modelos de suavizado exponencial, al considerarlos como casos especiales de modelos ARIMA. El ancho de los intervalos de confianza depende de (i) el error RMS del modelo, (ii) el tipo de suavizado (simple o lineal) (iii) el valor (S) de la (s) constante (s) de suavizado y (iv) el número de periodos por delante que está pronosticando. En general, los intervalos se extienden más rápidamente a medida que el 945 se hace más grande en el modelo SES y se extienden mucho más rápido cuando se usa lineal en lugar de simple suavizado. Este tema se discute más adelante en la sección de modelos de ARIMA de las notas. (Volver al inicio de la página.)

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Pero con nuevas características viene la complejidad de tener expertos que le ayudan a encontrar su camino en este negocio es una oportunidad que usted debe agarrar. Qué ofrece FX Universal? Primero, nuestra filosofía. Tratamos el comercio de divisas como un negocio. Un negocio que puede cambiar su vida si usted pone el esfuerzo necesario en él y sigue el consejo de jugadores experimentados. Le ayudaremos a dar los primeros pasos y le guiará a través de todo el proceso de convertirse en un cambista. Nuestra experiencia Lo hemos visto todo, créanos. Las estafas, los corredores que iban y venían, las estrategias que resultaron ser maravillas de un día que usted nombra. Miramos a los corredores a través de un ojo diferente que un comerciante principiante y sabemos lo que debe buscar al elegir una empresa que confíe en su dinero . También podemos ayudarle en el aprendizaje de los conceptos básicos y comenzar a analizar los precios y los fundamentos de las monedas. Escoger sus recursos y filtrar la gran cantidad de información disponible no es una tarea fácil. Podemos ahorrarle mucho tiempo y dinero al mostrarle la dirección correcta y los malos, por supuesto. Antes de pasar por los pasos que debe seguir vamos a ver cómo se encuentra la industria y cuáles son las nuevas tendencias. Lo que ha cambiado Hemos hablado de los cambios, pero lo que son exactamente El boom de Internet hizo la corriente principal de forex, pero al principio, fue una especie de que ha madurado y tiene una comunidad en línea fuerte que puede ayudarle a determinar a quién confiar Y de quién debe ser consciente. Un auge en los productos transables No es raro hoy en día que usted puede comerciar con cientos de pares, incluyendo monedas exóticas que algunos de ustedes probablemente nunca han oído hablar. Esta es una gran noticia para todos los nuevos operadores de todo el mundo, ya que pueden comerciar con sus propias monedas o simplemente gestionar su riesgo de divisas. 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Si desea saber más echa un vistazo a nuestro artículo sobre el tema. Cuánto capital tiene? No todos los corredores son amistosos con principiantes y aquellos que quieren comenzar a operar con una pequeña cantidad de capital. Además, si tiene más experiencia y tiene un ahorro superior al promedio, debe elegir un proveedor que atienda todas sus necesidades para optimizar sus resultados. Ahora, usted puede ir derecho a nuestras revisiones de corredor, pero pensamos que es más sabio leer a través de nuestros artículos antes de que usted vaya y decida en su corredor. Nuestra lista de corredores preferidos: Comencemos juntos Como se puede ver, hay mucho que cubrir, pero no te preocupes, estaremos ahí para ayudarte en cada paso. Además, le instamos a leer los comentarios de sus compañeros de comercio y compartir su propia opinión y experiencia con nosotros. Con la ayuda de nuestra comunidad, estamos seguros de que estará en el camino correcto para convertirse en un exitoso trader en 2016 México en la Cúspide de una Revolución Energética Por Erik Norland y Maya Rao 14 de julio de 2016 Las audaces reformas de México para revitalizar su El sector energético, incluyendo la reversión de las políticas de nacionalización, podría impulsar las exportaciones de gas natural de Estados Unidos. Brexit entre los desafíos que enfrenta el BCE Por Bluford Putnam 14 de julio de 2016 Watch El economista jefe del CME Group, Blu Putnam, discute los desafíos que enfrenta el Banco Central Europeo, incluyendo Brexit y los bancos italianos que luchan. Nikkei: La correlación entre acciones y petróleo se desvanece Erik Norland 12 de julio de 2016 La fortaleza del yen y los precios del petróleo han sido los dos factores principales que impulsan los movimientos en el índice Nikkei 225 de Japón en lo que va del año. Futuros Opciones Trading Como el líder mundial y el mercado de derivados más diverso, CME Group es donde el mundo viene a gestionar el riesgo. Los intercambios de CME Group ofrecen la más amplia gama de productos globales de referencia en todas las principales clases de activos, incluyendo futuros y opciones basados ​​en tipos de interés, índices de acciones, divisas, energía, commodities agrícolas, metales, clima e inmuebles. CME Group reúne a compradores y vendedores a través de la plataforma de comercio electrónico CME Globex y las instalaciones de comercio en Nueva York y Chicago. CME Group también opera CME Clearing, uno de los servicios de compensación de contraparte más grandes del mundo, que proporciona servicios de compensación y liquidación para contratos negociados en bolsa, así como para transacciones de derivados de venta libre a través de CME ClearPort. Regístrese para actualizaciones periódicas aquí y gestione sus preferencias de correo electrónico. CME Group es el líder mundial y el mercado de derivados más diverso. La compañía está formada por cuatro mercados de contratos designados (DCM). Para obtener más información sobre las reglas de cada bolsa y los listados de productos, haga clic en los enlaces a CME. CBOT. NYMEX y COMEX. 2016 CME Group Inc. Todos los derechos reservados.

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Últimos artículos y noticias En esta versión de Trade Monitor 3.7 Exclusive, hemos añadido las funciones que nos ofrecen nuestros clientes habituales, así como algunas de nuestras ideas. Algoritmo de software totalmente actualizado y el mecanismo de lectura de cotizaciones de proveedores rápido. Esquema de color mejorado del programa. Consultor totalmente modernizado para MetaTrader 4. Leer más En esta sección hemos colocado 4 bloques principales que caracterizan el trabajo del asesor. Puede ver los informes de vídeo de las cuentas en vivo donde el historial es visible. Para aquellos que quieran explorar en detalle los acuerdos comerciales. Hay monitoreo de cuentas en vivo en Myfxbook. Así como informes detallados de MetaTrader 4. También hemos eliminado al asesor para trabajar en importantes noticias económicas. Leer más No se olvide de las nuevas tecnologías. Estamos desarrollando un nuevo software para FIX / API Trading. 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Presentación del nuevo producto Más reciente PRO 3.7 Exclusivo asesor CFD de CFD s trading. Westernpips - No.1 Software para Arbitrage Meta Trader 4 EA ACTUALIZAR TRADING POR PENDIENTES PEDIDOS TIEMPO DE TRADING CONFIGURACIONES CONTROL SLIPPAGE PLUG-IN CONTROL EJECUCIÓN PLUG-IN SPREAD CONTROL HERRAMIENTAS COMISIONES CONFIGURACIONES TRAILING STOP AJUSTES Leer más Seleccionar y añadir nuevos instrumentos El nuevo Trade Monitor 3.7 Las versiones exclusivas de software se convierten en características disponibles tales como: la elección del instrumento de negociación de la lista, la adición de cualquier nuevo instrumento comercial de su elección en la lista de herramientas que permite el mejor rendimiento del programa y menos carga de CPU en su Equipo o servidor VPS. Al agregar nuevos instrumentos enviando su solicitud a nuestro servidor, después de la aprobación de una solicitud de administrador, la herramienta se agregará a la lista y estará disponible para su uso después de reiniciar el programa. Westernpips FEEDER, nuestro propio feed de datos desde el servidor en Equinix y Aurora (RITHMIC LMAX) Westernpips FEEDER - Por la demanda popular de nuestros clientes se ha añadido una nueva característica en el programa de Trade Monitor. Ahora disponible para todos los clientes Westernpips más rápido servidor de datos de nuestro propio servidor en Eqiunix LD4 Londres y Aurora EE. UU. Si no desea pagar por el rápido y costoso suministro de datos cada mes o por razones geográficas no abre una cuenta con el proveedor de liquidez, la nueva función le ayudará. Proporcionamos el envío de la alimentación rápida de datos a la máxima velocidad (casi 1 ms), con la condición de la ubicación del servidor cliente cerca de nuestros centros de datos. 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Sólo señales de Saxo Bank, sólo señales de Lmax Exchange, filtrando señales de ambas fuentes. El uso de todas las señales entrantes. Gran versión para los que no tienen gusto de los volantes. El más nuevo favorable clásico La versión clásica del consejero comprobada por tiempo La más nueva versión clásica clásica HFT que negocia la robusteza El más nuevo PRO le ayudará a aprender el principio del comercio del arbitraje. En esta versión, no hay nada superfluo. Operaciones de arbitraje puro. La duración de las transacciones a lo largo del tiempo no está regulada y es de 1-2 minutos. Con esta versión. Usted puede comprobar de cualquier corredor para las citas de la cartera de la reserva (cuelga). EA abre el acuerdo para las cotizaciones de backlog y luego lo cierra o toma Take Profit (Fix TP), o en Stop Loss (Fix SL). La gestión del dinero se regula como un depósito o un lote fijo. Asesor experto puede utilizar 4 señales de modo. 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Características de Forex Profit Plataforma Suprema: Metatrader4 Pares de divisas: Principales tiempos de negociación: Intraday Periodo de tiempo: M15 y superior Corredor recomendado: Alpari Indicadores utilizados: ForexProfitSupreme Meter - indicador que se encuentra en la esquina izquierda del gráfico y se utiliza en la estrategia de monitoreo La situación actual en el mercado de pares de divisas. El número junto a un par de soportes para la fuerza de su movimiento es actualmente y la dirección. A la derecha hay una columna con las monedas donde puedes ver las monedas más activamente negociadas (no pares), y dependiendo de ello para considerarlas en la selección de una herramienta para el comercio. ForexProfitSupreme Barras - velas de color rojo o verde en todo el área dependiendo de la dirección de la tendencia. ForexProfitSupreme Relojes - indica el tiempo restante hasta el cierre de la vela actual. ForexProfitSupreme Señal - señal en la forma de una flecha que indica la dirección de los precios. ForexProfitSupreme Filter - indicador que se utiliza para filtrar y eliminar las señales falsas alimentadas al indicador anterior. ForexProfitSupreme Dline - filtro que da la señal final para entrar en el mercado. Algoritmo para el análisis de señales: Analizamos los pares más activos mediante el indicador ForexProfitSupreme Meter y preseleccionamos herramientas. Después de recibir una señal del indicador ForexProfitSupreme Comprobación de la señal en el primer indicador ya que el par de divisas activamente negociado actualmente está seleccionado. Miramos las estrategias de filtros y decidimos entrar en el mercado. Reglas para abrir una posición larga: El indicador ForexProfitSupremeSignal dio una señal como una flecha azul arriba. En el informante ForexProfitSupreme Meter indicó el movimiento ascendente del par de divisas. El indicador ForeksProfitSupremeFilter es azul. ForexProfitSupreme Dline indicador es verde y se encuentra por encima de la línea cero. Reglas para abrir una posición de disparo: ForexProfitSupreme El indicador de señal dio una señal como una flecha roja hacia abajo. En el informante ForexProfitSupreme Meter indicó el movimiento ascendente del par de divisas. El indicador ForeksProfitSupremeFilter es rojo. ForexProfitSupreme El indicador Dline es rojo y se encuentra debajo de la línea cero. La salida de la posición en esta estrategia se lleva a cabo después de la aparición de la tendencia actual frente a los indicadores de señal. Tenga en cuenta que la estrategia no funciona cuando no hay confirmación de uno o más indicadores. En el comercio, es deseable no sólo para confirmar la presencia de ForexProfitSupreme Meter la señal preliminar suministrada ForexProfitSupreme Signal, pero la coincidencia activamente cambió moneda con una de las monedas negociadas en parejas. Amplifica la señal y aumenta el porcentaje de transacciones exitosas. También bien en la parte superior de la mesa con la moneda se encuentra el más caro en relación con otras monedas, y abajo es el más barato. En los archivos de ganancias de divisas Supreme. rar: Forexprofitsupreme Bars. ex4 Forexprofitsupreme Bars. mq4 ForexProfitSupreme Meter. ex4 ForexProfitSupreme Meter. mq4 Forexprofitsupreme Signal. ex4 Forexprofitsupreme Signal. mq4 ForexprofitsupremeClock. ex4 ForexprofitsupremeClock. mq4 ForexprofitsupremeDline. ex4 ForexprofitsupremeDline. mq4 ForexprofitsupremeFilter. ex4 ForexprofitsupremeFilter. Mq4 Forex Profit Supreme. tpl Descarga gratuita Forex Profit Supreme Espero que preparemos tu enlace Hola, yo manteniendo las velas consistentes colores a través del movimiento tomar una cantidad significativa de la ansiedad psicológica de toro / llevar velas de la pintura con diferentes conflictos cierra. Gracias. 19 de enero de 2016 Responder a un error Haga clic derecho en el par de monedas / cuadro de vista de mercado y seleccione Mostrar todo. Aparecerá que todas las monedas pueden predecir los movimientos de precios unos segundos antes de que sucedan. No es magia, sino una avanzada tecnología de TI que permite al Robot, por lo tanto, siempre estará en el lado derecho del mercado, en el lado ganador. Emocionante, no es Imagínese que esta es su propia cuenta donde está trabajando. En ningún otro lugar se puede ver los intercambios en tiempo real sucediendo en el momento en que se colocan y cerrados. No puede ser más emocionante ver cómo el dinero se hace justo en frente de sus ojos LIVE FX Trades - primera vez que se muestra. Cuentas REALES, dinero REAL, gente REAL. 85-95 Precisión - casi un. Unidades limitadas disponibles - sólo 250 en total. ALGUNAS PALABRAS DE INTRODUCCIÓN Hola, mi nombre es Paul Kern. Bienvenido al emocionante mundo de Forex Cada día fortunas se hacen y perdieron en Forex. Esta manera de la inversión es muy atractiva porque usted puede hacer las porciones de dinero muy rápidamente. Forex es una buena manera legal de hacer dinero. Dicho esto, también puede perder mucho dinero. Pero Forex no es un casino de juego. En un casino, es pura suerte si ganas o no, a menos que seas un jugador de apuestas de alto riesgo jugando a las cartas donde se pueden emplear el bluff y otras habilidades como todos sabemos. En Forex, si usted juega como en un casino, definitivamente se perderá. Sin embargo, si usted tiene el mejor software de Forex como el, usted puede ganar, pero sólo si juega bien y don t pura apuesta, pero observar el mercado todo el tiempo. Esta es una estadística bien conocida y publicitada. Y es cierto Acerca de 90-95 de los comerciantes pierden dinero en Forex, especialmente los principiantes. Las razones son múltiples: la avaricia, la falta de educación Forex, no consistente sistema de Forex o estrategia. Normalmente no más complicado que ir a Las Vegas emocionado con algo de dinero en el bolsillo y poco sentido común o habilidad en su cabeza El casino gana. Tú pierdes. Así que, cuando las probabilidades parecen en contra de usted, Forex todavía atraen a tantos nuevos comerciantes cada día Porque la mayoría de la gente confía en su buena fortuna y están dispuestos a tomar la oportunidad de beneficios rápidos. Pero el veterano, experimentado comerciante de Forex no se compara con un jugador ni una persona del casino de Las Vegas. Para el comerciante experimentado es una situación ganadora la mayoría de las veces. OTROS PROMOTORES DE ROBOT LE MUESTRAN PERFORMANCE EN EL PAPEL, PERO NUNCA REAL TRADE EN UNA CUENTA REAL CON DINERO REAL. La mayoría de los robots y programas que se comercializan y se venden en Internet, mostrar los resultados pasados ​​y también mostrar sólo el mejor rendimiento No el. Así que su información es totalmente engañosa para el promedio inexperto Forex comerciante. Por ejemplo, van a aislar y resaltar un período específico de 3 o incluso 6 meses consecutivos que el robot de comercio de Forex hizo dinero. Pero no le mostrará el resto del año o meses contiguos cuando el Robot perdió dinero Muchos vendedores de Robots dicen que sus operaciones de Forex Robots trabajan con todos los corredores y todos los pares de divisas u otros instrumentos comerciales en todas las condiciones del mercado. Sin entrar en los detalles de este enfoque defectuoso, creo que ambos sistemas funcionan mejor con los dos pares más comunes EURUSD y GBPUSD y los diferenciales son muy bajos con la mayoría de los corredores ECN, a partir de 0,5 pips. La propagación puede ser incluso tanto como 3 pips, y el robot todavía puede ganar dinero, aunque los mejores resultados se producen con spreads fijos de 1-2 pips. Sin embargo, también es posible intercambiar otros pares con espesores bajos, p. USDCHF, USDJPY, etc., pero los mejores resultados se consiguen con GBPUSD y especialmente EURUSD ya que la mayoría de los corredores tienen spreads bajos para este par. Permítanme presentar mi último y mejor software de Forex creado para ayudarle a ganar dinero a través de Forex más rápido, totalmente automatizado, trabajando 24 horas al día, el comercio como relajarse o descansar. Está diseñado principalmente para los aficionados de FX que tienen por lo menos conocimientos básicos sobre Forex y han estado negociando ya. Por supuesto, aquellos que nunca han negociado antes puede comprar y con algunas instrucciones, lo utilizan perfectamente. Hay algunos robots de comercio de Forex en el mercado que suelen vender por 100 a 200 y se verá que se anuncian en toda la red en la actualidad. Sin embargo, la mayoría de los sistemas de Forex automatizados todavía pierden dinero ya que hay muchas condiciones de mercado imprevisibles que los autores del programa no preveían. Es similar a una computadora programada que pierde generalmente al jugar a un jugador humano profesional del ajedrez. Sin embargo, un robot de comercio de Forex tiene una gran ventaja. UN ROBOT NUNCA SE CANSA. Puede funcionar. Los sistemas que siempre ganan dinero independientemente de los altibajos de las monedas, las condiciones y las fluctuaciones del mercado, se llaman My está acumulando beneficios de comercio. En la terminología de Forex el método que el. Es 100 legales, y ya menudo utilizados por los comerciantes con experiencia para ganar dinero mediante la toma de pips un beneficio a la vez. Mi método de scalping permite operaciones principalmente rentables para ser abierto desde el robot que hace. A veces sólo 1 o 2 pips. Pero ocasionalmente incluso 10 o 20 pips en sólo 1-10 hasta 60 segundos. Así que presta atención a los oficios con cuidado, ya que incluso podría no notarlos tan rápido es la muy buena pregunta Por qué debería comprar mi EA, y no los otros, mucho más barato La mayoría de los EA se basan en indicadores, plazos, tendencias, etc Que son muy poco fiables, es por eso que la mayoría de ellos pierden. T necesidad de adivinar, conoce el precio antes de que se abra el comercio. La mayoría de los EA tienen un beneficio de toma muy bajo y una pérdida de parada muy alta. Tiene un beneficio de toma muy alto y una pérdida de parada muy baja. La mayoría de los EAs mantienen las operaciones abiertas por un largo tiempo, unas pocas horas o días esperando que el precio vaya a su favor, pero por lo general no espera, lo sabe. La mayoría de los EE requieren un alto depósito de 5.000 o más y lo eliminan tarde o temprano. Con el ver las cuentas en el sitio web. Así que usted puede obtener una EA barata para 47, depositar 5.000 y perder casi todo, o puede comprar, depositar 100 o 250 y ganar mucho dinero muy rápido. La elección es la suya Usted va con la multitud, se pierde como la multitud VER OTRAS CUENTAS Te mostraré la actuación con diferentes Corredores y Configuración. A veces puede obtener cientos de oficios al día, a veces sólo una docena, o sólo unos pocos por día. Sin embargo, siempre y cuando en el promedio se puede obtener más positivo que los oficios negativos en el largo plazo, usted estará en el lado ganador. Sólo una cuestión de encontrar correctos corredores y parámetros. Algunos corredores son más fáciles, algunos más duros, algunos casi imposibles. Sin embargo cambiando los parámetros diferentes, negociando solamente EURUSD o solamente GBPUSD, VENDER solamente o comprar solamente o negociar solamente en tiempos de las noticias económicas usted podrá aumentar su rentabilidad. Nada es realmente imposible Forex requiere mucho trabajo y paciencia para tener éxito. Sin embargo, cuando usted tiene éxito usted puede esperar altos retornos en su inversión. No sólo puede analizar los precios en muchos mercados y con. No puede ser fácilmente engañado por los corredores, no perderá su dinero, dejará de negociar cuando se encuentra que hay algo en el mercado o los corredores están tratando de manipular los precios. Es realmente un genio y es el mejor software de Forex jamás creado. No es un inteligente Forex EA. A continuación se muestra una captura de pantalla con el Robot real que obtendrá después de la compra. Así que aquí usted puede ver cómo se ve realmente esto: Usted se sorprenderá de lo bueno y preciso que es. NUEVAS VERSIONES DEL Cuando creé por primera vez el Robot era bastante simple y funcionaba perfectamente, pero sólo con un par de corredores. Esta era la Versión 1. Entonces probé nuevos corredores y creé una versión mejor que funcionó con la mayoría de los corredores, la Versión 2. Sin embargo, todavía había algunos corredores que requerían cambios adicionales en el programa, así que creé la Versión 3. Sin embargo, Con un par de esos corredores. El siguiente paso fue la Versión 4. Lo que podría hacer beneficios con los corredores de ECN. Luego estaba la Versión 5 que era aún mejor y más rápida. Tenía algunos parámetros ÚNICOS como. En mayo de 2013 se lanzó la versión 6. Se han añadido algunos nuevos parámetros que hicieron al Robot aún más rentable y son responsables de un menor número de pérdidas, por ejemplo, Los precios de s son diferentes entonces los precios de mercado reales, etc. Por otra parte quitar algunos parámetros que fueron utilizados raramente y didn t tienen mucha influencia en el funcionamiento del robot, así que la velocidad del robot se ha aumentado 2-3 veces. También hay muchas nuevas características ocultas dentro del código de Robot para hacer frente a muchos problemas que los corredores tienen como congelación de la plataforma, el deslizamiento, etc En marzo de 2014 basado en nuestra propia experiencia y los resultados comerciales, así como después de muchas solicitudes de nuestros clientes hemos añadido Unos pocos parámetros revolucionarios únicos que hacen que el Robot sea una de las mejores herramientas de Forex en el mercado, tanto para los principiantes como para los avanzados operadores de Forex. Permítanme presentarles la nueva versión 7 de la. Entre otros, tiene los siguientes nuevos parámetros y funciones: Cierre Sólo Posiciones Positivas - el Robot evita el cierre de posiciones negativas y esperará hasta que se obtenga un beneficio antes de salir de un comercio. Operaciones opuestas - si usted consigue órdenes negativas, usted puede invertirlas de la compra a la venta o viceversa. Estos dos parámetros son muy singulares. Si hay operaciones perdidas, puede revertir órdenes o esperar hasta que traigan beneficios. Teóricamente, siempre puedes ganar. Órdenes pendientes - con algunos corredores ECN donde el nivel de paradas es cero, las órdenes pendientes funcionan mucho mejor que las órdenes de mercado, ya que no son requeridas. Períodos de negociación - puede configurar 3 períodos cuando el robot ejecuta operaciones, lo que hace más beneficios durante la alta volatilidad del mercado. Así que la nueva versión se hizo aún más rápido, tiene menos pérdidas y es más fácil de operar, especialmente para los comerciantes principiantes. Ahora la nueva versión 7 es más fácil de usar. La seguridad se ha mejorado sustancialmente, por lo que sólo los que compraron la página original para el rendimiento de la nueva versión. Yo y mi programador seguimos intentando mejorar el Robot todo el tiempo. Siempre que tengo nuevas ideas de cómo aumentar los beneficios o hacerlo más para que funcione aún mejor con un mayor número de corredores MT4, tratamos de implementarlos de inmediato y enviar las actualizaciones a los que compraron el robot para que puedan ganar aún más dinero. Siempre que una nueva versión sea lanzada usted la conseguirá gratuitamente para el uso de la vida. Todo lo que necesitas para empezar. Razones para utilizar Forex Over Drive Forex Supreme Robot te da: