Moving average with exponential smoothing

Média móvel exponencial - EMA BREAKING DOWN Média móvel exponencial - EMA As EMAs de 12 e 26 dias são as médias de curto prazo mais populares e são usadas para criar indicadores como a divergência de convergência média móvel (MACD) eo oscilador de preço percentual (PPO). Em geral, as EMAs de 50 e 200 dias são usadas como sinais de tendências de longo prazo. Os comerciantes que empregam análises técnicas consideram as médias móveis muito úteis e perspicazes quando aplicadas corretamente, mas criam havoc quando usadas de forma incorreta ou são mal interpretadas. Todas as médias móveis comumente utilizadas na análise técnica são, por sua própria natureza, indicadores de atraso. Consequentemente, as conclusões extraídas da aplicação de uma média móvel a um gráfico de mercado específico devem ser confirmar um movimento de mercado ou indicar sua força. Muitas vezes, no momento em que uma linha de indicador de média móvel fez uma mudança para refletir um movimento significativo no mercado, o ponto ótimo de entrada no mercado já passou. Um EMA serve para aliviar esse dilema até certo ponto. Como o cálculo EMA coloca mais peso sobre os dados mais recentes, ele abraça a ação do preço um pouco mais apertado e, portanto, reage mais rápido. Isso é desejável quando um EMA é usado para derivar um sinal de entrada comercial. Interpretando o EMA Como todos os indicadores de média móvel, eles são muito mais adequados para mercados de tendências. Quando o mercado está em uma tendência de alta forte e sustentada. A linha indicadora EMA também mostrará uma tendência de alta e vice-versa para uma tendência descendente. Um comerciante vigilante não só prestará atenção na direção da linha EMA, mas também a relação da taxa de mudança de uma barra para a próxima. Por exemplo, à medida que a ação do preço de uma forte tendência de alta começa a achatar e reverter, a taxa de troca de EMAs de uma barra para a próxima começará a diminuir até que a linha do indicador aplique e a taxa de mudança seja zero. Devido ao efeito de atraso, neste ponto, ou mesmo algumas barras anteriores, a ação de preço já deveria ter sido revertida. Portanto, segue que a observação de uma diminuição consistente na taxa de mudança da EMA poderia ser usada como um indicador que poderia contrariar ainda mais o dilema causado pelo efeito de atraso das médias móveis. Os usos comuns das EMA EMAs são comumente usados ​​em conjunto com outros indicadores para confirmar movimentos significativos no mercado e avaliar sua validade. Para os comerciantes que comercializam mercados intradía e de rápido movimento, o EMA é mais aplicável. Muitas vezes, os comerciantes usam EMAs para determinar um viés de negociação. Por exemplo, se um EMA em um gráfico diário mostra uma forte tendência ascendente, uma estratégia de comerciantes intradiários pode ser trocar apenas do lado longo em um gráfico intradía. Suavização Exponencial Explicada. Copie os direitos autorais. O conteúdo no InventoryOps é protegido por direitos autorais e não está disponível para republicação. Quando as pessoas primeiro encontram o termo Suavização Exponencial, eles podem pensar que parece um monte de alisamento. Seja qual for o alisamento. Eles então começam a imaginar um cálculo matemático complicado que provavelmente requer um diploma em matemática para entender, e espero que exista uma função incorporada do Excel disponível se eles precisarem fazê-lo. A realidade do alisamento exponencial é muito menos dramática e muito menos traumática. A verdade é que o suavização exponencial é um cálculo muito simples que realiza uma tarefa bastante simples. Ele apenas tem um nome complicado porque o que tecnicamente acontece como resultado deste cálculo simples é realmente um pouco complicado. Para entender o suavização exponencial, ajuda a começar com o conceito geral de suavização e alguns outros métodos comuns usados ​​para o alisamento. O que é suavizar O suavização é um processo estatístico muito comum. De fato, nós encontramos regularmente dados suavizados em várias formas no nosso dia-a-dia. Sempre que usar uma média para descrever algo, você está usando um número suavizado. Se você pensa sobre o motivo pelo qual você usa uma média para descrever algo, você entenderá rapidamente o conceito de suavização. Por exemplo, acabamos de experimentar o inverno mais caloroso registrado. Como podemos quantificar isso? Bem, começamos com conjuntos de dados das temperaturas diárias altas e baixas durante o período que chamamos de Inverno por ano na história registrada. Mas isso nos deixa com um monte de números que saltam bastante um pouco (não é como a cada dia que este inverno foi mais quente do que os dias correspondentes de todos os anos anteriores). Precisamos de um número que remova todo esse salto dos dados para que possamos comparar mais facilmente um inverno com o próximo. Remover o salto nos dados é chamado de suavização e, neste caso, podemos usar apenas uma média simples para realizar o alisamento. Na previsão da demanda, usamos alisamento para remover a variação aleatória (ruído) de nossa demanda histórica. Isso nos permite identificar melhor padrões de demanda (principalmente tendência e sazonalidade) e níveis de demanda que podem ser usados ​​para estimar a demanda futura. O ruído em demanda é o mesmo conceito que o salto diário dos dados de temperatura. Não surpreendentemente, a maneira mais comum de remover o ruído do histórico de demanda é usar uma média simples ou mais específica, uma média móvel. Uma média móvel apenas usa um número predefinido de períodos para calcular a média, e esses períodos se movem com o passar do tempo. Por exemplo, se eu estiver usando uma média móvel de 4 meses e hoje é 1 de maio, estou usando uma média de demanda ocorrida em janeiro, fevereiro, março e abril. No dia 1 de junho, vou usar a demanda de fevereiro, março, abril e maio. Média móvel ponderada. Ao usar uma média, estamos aplicando a mesma importância (peso) a cada valor no conjunto de dados. Na média móvel de 4 meses, cada mês representava 25 da média móvel. Ao usar o histórico de demanda para projetar a demanda futura (e especialmente a tendência futura), é lógico chegar à conclusão de que você gostaria que o histórico mais recente tenha um impacto maior na sua previsão. Podemos adaptar nosso cálculo de média móvel para aplicar vários pesos a cada período para obter os resultados desejados. Nós expressamos esses pesos como porcentagens e o total de todos os pesos para todos os períodos deve somar até 100. Portanto, se decidimos que queremos aplicar 35 como o peso para o período mais próximo em nossa média móvel ponderada de 4 meses, podemos Subtrair 35 de 100 para descobrir que temos 65 restantes para dividir nos outros 3 períodos. Por exemplo, podemos terminar com uma ponderação de 15, 20, 30 e 35 respectivamente para os 4 meses (15 20 30 35 100). Suavização exponencial. Se voltarmos ao conceito de aplicar um peso ao período mais recente (como 35 no exemplo anterior) e espalhar o peso restante (calculado subtraindo o peso do período mais recente de 35 de 100 para obter 65), temos Os blocos de construção básicos para o cálculo de suavização exponencial. A entrada de controle do cálculo de suavização exponencial é conhecida como o fator de suavização (também chamado de constante de suavização). Representa essencialmente a ponderação aplicada à demanda de períodos mais recentes. Então, onde usamos 35 como a ponderação para o período mais recente no cálculo da média móvel ponderada, também poderíamos escolher usar 35 como fator de suavização em nosso cálculo exponencial de suavização para obter um efeito semelhante. A diferença com o cálculo de suavização exponencial é que ao invés de nós ter que descobrir o quanto de peso a aplicar a cada período anterior, o fator de suavização é usado para fazer isso automaticamente. Então, aqui vem a parte exponencial. Se usarmos 35 como fator de suavização, a ponderação da demanda de períodos mais recente será de 35. A ponderação da demanda nos próximos períodos mais recentes (o período anterior ao mais recente) será 65 de 35 (65 provém de subtrair 35 de 100). Isso equivale a 22,75 ponderações para esse período se você fizer a matemática. Nos próximos períodos, a demanda será 65 de 65 de 35, o que equivale a 14,79. O período anterior será ponderado como 65 de 65 de 65 de 35, o que equivale a 9.61, e assim por diante. E isso continua com todos os seus períodos anteriores até o início do tempo (ou o ponto em que você começou a usar o suavização exponencial para esse item em particular). Você provavelmente pensa que isso parece uma série de matemática. Mas a beleza do cálculo de suavização exponencial é que, ao invés de ter que recalcular em relação a cada período anterior sempre que você obtém uma nova demanda de períodos, você simplesmente usa a saída do cálculo de suavização exponencial do período anterior para representar todos os períodos anteriores. Você está confuso ainda Isso fará mais sentido quando olhamos para o cálculo real. Normalmente, nos referimos à saída do cálculo de suavização exponencial como a próxima previsão do período. Na realidade, a previsão final precisa de um pouco mais de trabalho, mas para os fins desse cálculo específico, nos referiremos a ele como a previsão. O cálculo de suavização exponencial é o seguinte: a demanda de períodos mais recente multiplicada pelo fator de suavização. PLUS A previsão de períodos mais recente multiplicada por (um menos o fator de suavização). D os períodos mais recentes exigem S o fator de suavização representado na forma decimal (então 35 seria representado como 0,35). F os períodos mais recentes previstos (a saída do cálculo de suavização a partir do período anterior). OU (assumindo um fator de suavização de 0,35) (D 0,35) (F 0,65) Não é muito mais simples do que isso. Como você pode ver, tudo o que precisamos para obter dados aqui são os períodos mais recentes, a demanda e os períodos mais recentes previstos. Aplicamos o fator de suavização (ponderação) para os períodos mais recentes exigindo da mesma maneira que seria no cálculo da média móvel ponderada. Em seguida, aplicamos a ponderação restante (1 menos o fator de suavização) para a previsão de períodos mais recentes. Uma vez que a previsão de períodos mais recentes foi criada com base na demanda dos períodos anteriores e nos períodos anteriores previstos, que se baseou na demanda do período anterior e na previsão do período anterior, que se baseou na demanda do período anterior Isso e a previsão para o período anterior, que se baseou no período anterior. Bem, você pode ver como todos os períodos anteriores são representados no cálculo, sem realmente voltar e recalcular qualquer coisa. E foi isso que impulsionou a popularidade inicial do suavização exponencial. Não era porque fazia um melhor trabalho de suavização do que a média móvel ponderada, era porque era mais fácil de calcular em um programa de computador. E, porque você não precisava pensar sobre a ponderação para dar períodos anteriores ou quantos períodos anteriores usar, como você faria na média móvel ponderada. E, porque soava mais frio do que a média móvel ponderada. Na verdade, pode-se argumentar que a média móvel ponderada proporciona maior flexibilidade, pois você tem mais controle sobre a ponderação de períodos anteriores. A realidade é que qualquer um destes pode fornecer resultados respeitáveis, então por que não ir com um som mais fácil e mais frio. Suavização exponencial no Excel Veja como isso realmente seria exibido em uma planilha com dados reais. Copie os direitos autorais. O conteúdo no InventoryOps é protegido por direitos autorais e não está disponível para republicação. Na Figura 1A, temos uma planilha do Excel com 11 semanas de demanda e uma previsão exponencialmente suavizada calculada a partir dessa demanda. Eu usei um fator de suavização de 25 (0,25 na célula C1). A célula ativa atual é Cell M4 que contém a previsão para a semana 12. Você pode ver na barra de fórmulas, a fórmula é (L3C1) (L4 (1-C1)). Assim, as únicas entradas diretas para este cálculo são a demanda de períodos anteriores (Cell L3), os períodos anteriores previstos (Cell L4) e o fator de suavização (Cell C1, mostrado como referência de célula absoluta C1). Quando começamos um cálculo de suavização exponencial, precisamos conectar manualmente o valor para a 1ª previsão. Assim, na célula B4, em vez de uma fórmula, acabamos de digitar a demanda do mesmo período que a previsão. Na célula C4, temos o nosso 1º cálculo exponencial de suavização (B3C1) (B4 (1-C1)). Podemos copiar Cell C4 e colá-lo nas células D4 através de M4 para preencher o resto das nossas células de previsão. Agora, você pode clicar duas vezes em qualquer célula de previsão para ver se é baseada na célula de previsão de períodos anteriores e na célula de demanda de períodos anteriores. Portanto, cada cálculo subseqüente de suavização exponencial herda a saída do cálculo de suavização exponencial anterior. É assim que a demanda de cada período anterior é representada no cálculo dos períodos mais recentes, embora esse cálculo não faça referência direta a esses períodos anteriores. Se você deseja ter fantasia, você pode usar a função Excels trace precedents. Para fazer isso, clique em Celda M4 e, em seguida, na barra de ferramentas da fita (Excel 2007 ou 2018), clique na guia Fórmulas e, em seguida, clique em Preenchimentos de rastreamento. Ele irá desenhar linhas de conector para o primeiro nível de precedentes, mas se você continuar clicando em Preocupações de rastreamento, irá desenhar linhas de conector em todos os períodos anteriores para mostrar as relações herdadas. Agora, vamos ver o que o alisamento exponencial fez por nós. A Figura 1B mostra um gráfico de linha de nossa demanda e previsão. Você vê como a projeção exponencialmente suavizada remove a maior parte da irregularidade (o salto em torno) da demanda semanal, mas ainda consegue seguir o que parece ser uma tendência ascendente na demanda. Você também notará que a linha de previsão suavizada tende a ser menor do que a linha de demanda. Isso é conhecido como atraso de tendência e é um efeito colateral do processo de suavização. Sempre que usar o suavização quando uma tendência estiver presente, sua previsão ficará para trás da tendência. Isso é verdade para qualquer técnica de suavização. Na verdade, se continuássemos esta planilha e começássemos a inserir números de demanda mais baixos (fazendo uma tendência decrescente), você veria a queda da linha de demanda e a linha de tendência se deslocará acima dela antes de começar a seguir a tendência descendente. É por isso que eu mencionei anteriormente a saída do cálculo de suavização exponencial que chamamos de previsão, ainda precisa de mais algum trabalho. Há muito mais para a previsão do que apenas suavizar os solavancos na demanda. Precisamos fazer ajustes adicionais para coisas como atraso de tendência, sazonalidade, eventos conhecidos que podem afetar demanda, etc. Mas tudo isso está além do alcance deste artigo. Provavelmente, você também irá usar termos como suavização exponencial e suavização triplo exponencial. Estes termos são um pouco enganadores, uma vez que você não está re-suavizando a demanda várias vezes (você poderia, se quiser, mas isso não é o ponto aqui). Estes termos representam o uso de suavização exponencial em elementos adicionais da previsão. Assim, com suavização exponencial simples, você está suavizando a demanda base, mas com o alisamento duplo-exponencial, você suaviza a demanda base mais a tendência, e com alisamento triplo-exponencial você suaviza a demanda base mais a tendência mais a sazonalidade. A outra pergunta mais comum sobre o alisamento exponencial é onde eu consigo meu fator de suavização. Não há resposta mágica aqui, você precisa testar vários fatores de suavização com seus dados de demanda para ver o que obtém os melhores resultados. Existem cálculos que podem definir automaticamente (e alterar) o fator de suavização. Estes se enquadram no termo alisamento adaptativo, mas você precisa ter cuidado com eles. Simplesmente não há uma resposta perfeita e você não deve implementar de forma cega qualquer cálculo sem testes completos e desenvolver uma compreensão completa do que esse cálculo faz. Você também deve executar cenários do que-se para ver como esses cálculos reagem às mudanças de demanda que podem não existir atualmente nos dados de demanda que você está usando para testar. O exemplo de dados que usei anteriormente é um exemplo muito bom de uma situação em que você realmente precisa testar alguns outros cenários. Esse exemplo de dados específicos mostra uma tendência ascendente bastante consistente. Muitas grandes empresas com software de previsão muito caro ficaram em grande dificuldade no passado não tão distante, quando suas configurações de software que foram ajustadas para uma economia em crescimento não reagiram bem quando a economia começou a estagnar ou encolher. Coisas como esta acontecem quando você não entende o que seus cálculos (software) estão realmente fazendo. Se eles entendessem seu sistema de previsão, eles saberiam que precisavam entrar e mudar algo quando houve mudanças súbitas e dramáticas em seus negócios. Então, você tem os conceitos básicos de suavização exponencial explicados. Quer saber mais sobre o uso de suavização exponencial em uma previsão real, verifique meu livro Gerenciamento de inventário explicado. Copie os direitos autorais. O conteúdo no InventoryOps é protegido por direitos autorais e não está disponível para republicação. Dave Piasecki. É um operador próprio da Inventory Operations Consulting LLC. Uma empresa de consultoria que presta serviços relacionados ao gerenciamento de estoque, manuseio de materiais e operações de armazém. Ele tem mais de 25 anos de experiência em gerenciamento de operações e pode ser alcançado através do seu site (inventário), onde ele mantém informações relevantes adicionais. Meus modelos de modelagem média e exponencial do BusinessMoving Como um primeiro passo para mover além dos modelos médios, modelos de caminhada aleatórios e modelos de tendência linear, padrões e tendências não-sazonais podem ser extrapolados usando um modelo de média móvel ou suavização. O pressuposto básico por trás da média e dos modelos de suavização é que a série temporal é localmente estacionária com uma média que varia lentamente. Por isso, tomamos uma média móvel (local) para estimar o valor atual da média e então use isso como a previsão para o futuro próximo. Isso pode ser considerado como um compromisso entre o modelo médio e o modelo random-walk-without-drift. A mesma estratégia pode ser usada para estimar e extrapolar uma tendência local. Uma média móvel é muitas vezes chamada de versão quotsmoothedquot da série original porque a média de curto prazo tem o efeito de suavizar os solavancos na série original. Ao ajustar o grau de alisamento (a largura da média móvel), podemos esperar encontrar algum tipo de equilíbrio ótimo entre o desempenho dos modelos de caminhada média e aleatória. O tipo mais simples de modelo de média é o. Média Móvel Simples (igualmente ponderada): A previsão para o valor de Y no tempo t1 que é feita no tempo t é igual à média simples das observações m mais recentes: (Aqui e em outro lugar usarei o símbolo 8220Y-hat8221 para repousar Para uma previsão da série temporal Y feita o mais cedo possível, antes de um determinado modelo.) Esta média é centrada no período t (m1) 2, o que implica que a estimativa da média local tende a ficar para trás do verdadeiro Valor da média local em cerca de (m1) 2 períodos. Assim, dizemos que a idade média dos dados na média móvel simples é (m1) 2 em relação ao período para o qual a previsão é calculada: esta é a quantidade de tempo pelo qual as previsões tenderão a ficar atrás de pontos de viragem nos dados . Por exemplo, se você estiver avaliando os últimos 5 valores, as previsões serão cerca de 3 períodos atrasados ​​na resposta a pontos de viragem. Observe que se m1, o modelo de média móvel simples (SMA) é equivalente ao modelo de caminhada aleatória (sem crescimento). Se m for muito grande (comparável ao comprimento do período de estimativa), o modelo SMA é equivalente ao modelo médio. Tal como acontece com qualquer parâmetro de um modelo de previsão, é costume ajustar o valor de k para obter o melhor quotfit para os dados, isto é, os erros de previsão menores em média. Aqui está um exemplo de uma série que parece exibir flutuações aleatórias em torno de uma média que varia lentamente. Primeiro, vamos tentar ajustá-lo com um modelo de caminhada aleatória, que é equivalente a uma média móvel simples de 1 termo: o modelo de caminhada aleatória responde muito rapidamente às mudanças na série, mas ao fazê-lo, elege muito da quotnoisequot no Dados (as flutuações aleatórias), bem como o quotsignalquot (a média local). Se, em vez disso, tentemos uma média móvel simples de 5 termos, obtemos um conjunto de previsões mais suave: a média móvel simples de 5 meses produz erros significativamente menores do que o modelo de caminhada aleatória neste caso. A idade média dos dados nesta previsão é de 3 ((51) 2), de modo que tende a atrasar os pontos de viragem em cerca de três períodos. (Por exemplo, uma desaceleração parece ter ocorrido no período 21, mas as previsões não se desviam até vários períodos depois). Observe que as previsões de longo prazo do modelo SMA são uma linha reta horizontal, assim como na caminhada aleatória modelo. Assim, o modelo SMA assume que não há tendência nos dados. No entanto, enquanto as previsões do modelo de caminhada aleatória são simplesmente iguais ao último valor observado, as previsões do modelo SMA são iguais a uma média ponderada de valores recentes. Os limites de confiança calculados pela Statgraphics para as previsões de longo prazo da média móvel simples não se ampliam à medida que o horizonte de previsão aumenta. Isso obviamente não está correto. Infelizmente, não há uma teoria estatística subjacente que nos diga como os intervalos de confiança deveriam se ampliar para esse modelo. No entanto, não é muito difícil calcular estimativas empíricas dos limites de confiança para as previsões do horizonte mais longo. Por exemplo, você poderia configurar uma planilha em que o modelo SMA seria usado para prever 2 passos à frente, 3 passos à frente, etc., dentro da amostra de dados históricos. Você poderia então calcular os desvios padrão da amostra dos erros em cada horizonte de previsão e, em seguida, construir intervalos de confiança para previsões de longo prazo, adicionando e subtraindo múltiplos do desvio padrão apropriado. Se tentarmos uma média móvel simples de 9 termos, obtemos previsões ainda mais suaves e mais de um efeito de atraso: a idade média é agora de 5 períodos ((91) 2). Se tomarmos uma média móvel de 19 termos, a idade média aumenta para 10: Observe que, de fato, as previsões estão atrasadas em torno de 10 períodos. Qual quantidade de suavização é melhor para esta série. Aqui está uma tabela que compara suas estatísticas de erro, incluindo também uma média de 3 termos: Modelo C, a média móvel de 5 termos, produz o menor valor de RMSE por uma pequena margem ao longo dos 3 As médias de prazo e de 9 anos e suas outras estatísticas são quase idênticas. Assim, entre os modelos com estatísticas de erro muito semelhantes, podemos escolher se preferimos um pouco mais de capacidade de resposta ou um pouco mais de suavidade nas previsões. (Retornar ao topo da página.) Browns Suavização exponencial simples (média móvel ponderada exponencialmente) O modelo de média móvel simples descrito acima tem a propriedade indesejável que trata as últimas observações k de forma igual e ignora completamente todas as observações precedentes. Intuitivamente, os dados passados ​​devem ser descontados de forma mais gradual - por exemplo, a observação mais recente deve ter um pouco mais de peso que o segundo mais recente, e o segundo mais recente deve ter um pouco mais de peso do que o terceiro mais recente, e em breve. O modelo de suavização exponencial simples (SES) realiza isso. Deixe 945 indicar uma constante de quotesmoothing (um número entre 0 e 1). Uma maneira de escrever o modelo é definir uma série L que represente o nível atual (isto é, o valor médio local) da série como estimado a partir de dados até o presente. O valor de L no tempo t é calculado de forma recursiva a partir de seu próprio valor anterior como este: Assim, o valor atual suavizado é uma interpolação entre o valor suavizado anterior e a observação atual, onde 945 controla a proximidade do valor interpolado para o mais recente observação. A previsão para o próximo período é simplesmente o valor liso atual: Equivalentemente, podemos expressar a próxima previsão diretamente em termos de previsões anteriores e observações anteriores, em qualquer uma das seguintes versões equivalentes. Na primeira versão, a previsão é uma interpolação entre previsão anterior e observação anterior: na segunda versão, a próxima previsão é obtida ajustando a previsão anterior na direção do erro anterior em uma quantidade fracionada de 945. É o erro ocorrido em Tempo t. Na terceira versão, a previsão é uma média móvel ponderada exponencialmente (com desconto) com o fator de desconto 1- 945: a versão de interpolação da fórmula de previsão é a mais simples de usar se você estiver implementando o modelo em uma planilha: ela se encaixa em uma Célula única e contém referências de células apontando para a previsão anterior, a observação anterior e a célula onde o valor de 945 é armazenado. Observe que se 945 1, o modelo SES é equivalente a um modelo de caminhada aleatória (sem crescimento). Se 945 0, o modelo SES é equivalente ao modelo médio, supondo que o primeiro valor suavizado seja igual à média. (Voltar ao topo da página.) A idade média dos dados na previsão de suavização simples-exponencial é de 1 945 em relação ao período para o qual a previsão é calculada. (Isso não deve ser óbvio, mas pode ser facilmente demonstrado pela avaliação de uma série infinita.) Portanto, a previsão média móvel simples tende a atrasar os pontos de viragem em cerca de 1 945 períodos. Por exemplo, quando 945 0.5 o atraso é de 2 períodos quando 945 0.2 o atraso é de 5 períodos quando 945 0.1 o atraso é de 10 períodos, e assim por diante. Para uma média de idade dada (ou seja, a quantidade de lag), a previsão de suavização exponencial simples (SES) é um pouco superior à previsão da média móvel simples (SMA) porque coloca um peso relativamente maior na observação mais recente - isto é. É um pouco mais quotresponsivequot às mudanças ocorridas no passado recente. Por exemplo, um modelo SMA com 9 termos e um modelo SES com 945 0,2 ambos têm uma idade média de 5 para os dados em suas previsões, mas o modelo SES coloca mais peso nos últimos 3 valores do que o modelo SMA e no Ao mesmo tempo, não é completamente necessário para o 8221 sobre valores com mais de 9 períodos de tempo, como mostrado neste gráfico: Outra vantagem importante do modelo SES sobre o modelo SMA é que o modelo SES usa um parâmetro de suavização que é continuamente variável, portanto, pode otimizar facilmente Usando um algoritmo quotsolverquot para minimizar o erro quadrático médio. O valor ideal de 945 no modelo SES para esta série acaba por ser 0.2961, como mostrado aqui: A idade média dos dados nesta previsão é de 10.2961 3,4 períodos, que é semelhante ao de uma média móvel simples de 6 termos. As previsões de longo prazo do modelo SES são uma linha direta horizontal. Como no modelo SMA e no modelo de caminhada aleatória sem crescimento. No entanto, note que os intervalos de confiança computados por Statgraphics agora divergem de forma razoável e que eles são substancialmente mais estreitos do que os intervalos de confiança para o modelo de caminhada aleatória. O modelo SES assume que a série é um pouco mais previsível do que o modelo de caminhada aleatória. Um modelo SES é realmente um caso especial de um modelo ARIMA. Então a teoria estatística dos modelos ARIMA fornece uma base sólida para calcular intervalos de confiança para o modelo SES. Em particular, um modelo SES é um modelo ARIMA com uma diferença não-sazonal, um termo MA (1) e nenhum termo constante. Também conhecido como um modelo quotARIMA (0,1,1) sem constantequot. O coeficiente MA (1) no modelo ARIMA corresponde à quantidade 1- 945 no modelo SES. Por exemplo, se você ajustar um modelo ARIMA (0,1,1) sem constante para a série analisada aqui, o coeficiente MA (1) estimado é 0.7029, o que é quase exatamente um menos 0.2961. É possível adicionar a hipótese de uma tendência linear constante não-zero a um modelo SES. Para fazer isso, basta especificar um modelo ARIMA com uma diferença não-sazonal e um termo MA (1) com uma constante, ou seja, um modelo ARIMA (0,1,1) com constante. As previsões a longo prazo terão uma tendência que é igual à tendência média observada durante todo o período de estimação. Você não pode fazer isso em conjunto com o ajuste sazonal, porque as opções de ajuste sazonal são desabilitadas quando o tipo de modelo é definido como ARIMA. No entanto, você pode adicionar uma tendência exponencial constante a longo prazo a um modelo de suavização exponencial simples (com ou sem ajuste sazonal) usando a opção de ajuste de inflação no procedimento de Previsão. A taxa de quotinflação adequada (taxa de crescimento) por período pode ser estimada como o coeficiente de inclinação em um modelo de tendência linear ajustado aos dados em conjunto com uma transformação do logaritmo natural, ou pode ser baseado em outras informações independentes sobre perspectivas de crescimento a longo prazo . (Voltar ao topo da página.) Browns Linear (ou seja, duplo) Suavização exponencial Os modelos SMA e os modelos SES assumem que não há nenhuma tendência de nenhum tipo nos dados (o que normalmente é OK ou pelo menos não muito ruim para 1- Previsões passo a passo quando os dados são relativamente barulhentos) e podem ser modificados para incorporar uma tendência linear constante como mostrado acima. E as tendências de curto prazo Se uma série exibir uma taxa de crescimento variável ou um padrão cíclico que se destaca claramente contra o ruído, e se for necessário prever mais de 1 período, a estimativa de uma tendência local também pode ser um problema. O modelo de alisamento exponencial simples pode ser generalizado para obter um modelo de alisamento exponencial linear (LES) que calcula estimativas locais de nível e tendência. O modelo de tendência mais simples do tempo é o modelo de alisamento exponencial linear Browns, que usa duas séries suavizadas diferentes centradas em diferentes pontos no tempo. A fórmula de previsão é baseada em uma extrapolação de uma linha através dos dois centros. (Uma versão mais sofisticada deste modelo, Holt8217s, é discutida abaixo.) A forma algébrica do modelo de alisamento exponencial linear Brown8217s, como a do modelo de suavização exponencial simples, pode ser expressa em várias formas diferentes, mas equivalentes. A forma quotstandardquot deste modelo geralmente é expressa da seguinte maneira: Seja S indicar a série de suavidade individualmente obtida pela aplicação de suavização exponencial simples para a série Y. Ou seja, o valor de S no período t é dado por: (Lembre-se que, sob simples Suavização exponencial, esta seria a previsão de Y no período t1). Em seguida, deixe Squot indicar a série duplamente suavizada obtida pela aplicação de suavização exponencial simples (usando o mesmo 945) para a série S: Finalmente, a previsão para Y tk. Para qualquer kgt1, é dado por: Isto produz e 1 0 (isto é, engane um pouco e deixe a primeira previsão igual a primeira observação real) e e 2 Y 2 8211 Y 1. Após o que as previsões são geradas usando a equação acima. Isso produz os mesmos valores ajustados que a fórmula com base em S e S, se estes últimos foram iniciados usando S 1 S 1 Y 1. Esta versão do modelo é usada na próxima página que ilustra uma combinação de suavização exponencial com ajuste sazonal. Holt8217s Linear Exponential Suavização Brown8217s modelo LES calcula as estimativas locais de nível e tendência, suavizando os dados recentes, mas o fato de que ele faz com um único parâmetro de suavização coloca uma restrição nos padrões de dados que ele pode caber: o nível e a tendência Não é permitido variar em taxas independentes. O modelo LES de Holt8217s aborda esse problema ao incluir duas constantes de suavização, uma para o nível e outra para a tendência. Em qualquer momento t, como no modelo Brown8217s, há uma estimativa L t do nível local e uma estimativa T t da tendência local. Aqui, eles são computados de forma recursiva a partir do valor de Y observado no tempo t e as estimativas anteriores do nível e tendência por duas equações que aplicam suavização exponencial separadamente. Se o nível estimado e a tendência no tempo t-1 são L t82091 e T t-1. Respectivamente, então a previsão de Y tshy que teria sido feita no tempo t-1 é igual a L t-1 T t-1. Quando o valor real é observado, a estimativa atualizada do nível é calculada de forma recursiva interpolando entre Y tshy e sua previsão, L t-1 T t-1, usando pesos de 945 e 1- 945. A alteração no nível estimado, Lt 8209 L t82091. Pode ser interpretado como uma medida ruim da tendência no tempo t. A estimativa atualizada da tendência é então calculada de forma recursiva interpolando entre L t 8209 L t82091 e a estimativa anterior da tendência, T t-1. Usando pesos de 946 e 1-946: a interpretação da constante de suavização de tendências 946 é análoga à da constante de alívio de nível 945. Modelos com valores pequenos de 946 assumem que a tendência muda muito lentamente ao longo do tempo, enquanto modelos com 946 maiores assumem que está mudando mais rapidamente. Um modelo com um grande 946 acredita que o futuro distante é muito incerto, porque os erros na estimativa de tendência se tornam bastante importantes ao prever mais de um período à frente. (Voltar ao topo da página.) As constantes de suavização 945 e 946 podem ser estimadas da maneira usual, minimizando o erro quadrático médio das previsões de 1 passo à frente. Quando isso é feito em Statgraphics, as estimativas são de 945 0,3048 e 946 0,008. O valor muito pequeno de 946 significa que o modelo assume mudanças muito pequenas na tendência de um período para o outro, então basicamente este modelo está tentando estimar uma tendência de longo prazo. Por analogia com a noção de idade média dos dados utilizados na estimativa do nível local da série, a idade média dos dados utilizados na estimativa da tendência local é proporcional a 1 946, embora não exatamente igual a ela. . Neste caso, isso é 10.006 125. Este não é um número muito preciso na medida em que a precisão da estimativa de 946 não é realmente 3 casas decimais, mas é da mesma ordem geral de magnitude que o tamanho da amostra de 100, então Este modelo está com uma média de bastante história na estimativa da tendência. O gráfico de previsão abaixo mostra que o modelo de LES estima uma tendência local um pouco maior no final da série do que a tendência constante estimada no modelo SEStrend. Além disso, o valor estimado de 945 é quase idêntico ao obtido pela montagem do modelo SES com ou sem tendência, então este é quase o mesmo modelo. Agora, eles se parecem com previsões razoáveis ​​para um modelo que deveria estimar uma tendência local Se você 8220eyeball8221 esse enredo, parece que a tendência local virou para baixo no final da série O que aconteceu Os parâmetros deste modelo Foram estimados pela minimização do erro quadrado das previsões de 1 passo a frente, não de previsões a mais longo prazo, caso em que a tendência não faz muita diferença. Se tudo o que você está procurando é erros de 1 passo à frente, você não está vendo a imagem maior das tendências em relação a (digamos) 10 ou 20 períodos. Para obter este modelo mais em sintonia com a nossa extrapolação no globo ocular dos dados, podemos ajustar manualmente a constante de suavização de tendência para que ele use uma linha de base mais curta para estimativa de tendência. Por exemplo, se optar por definir 946 0,1, a idade média dos dados utilizados na estimativa da tendência local é de 10 períodos, o que significa que estamos em média a tendência nos últimos 20 períodos ou mais. Aqui é o que parece o gráfico de previsão se definimos 946 0,1 enquanto mantemos 945 0,3. Isso parece intuitivamente razoável para esta série, embora seja provavelmente perigoso extrapolar essa tendência mais de 10 períodos no futuro. E as estatísticas de erro Aqui está uma comparação de modelo para os dois modelos mostrados acima, bem como três modelos SES. O valor ideal de 945 para o modelo SES é de aproximadamente 0,3, mas resultados semelhantes (com um pouco mais ou menos responsividade, respectivamente) são obtidos com 0,5 e 0,2. (A) Holts linear exp. Alisamento com alfa 0.3048 e beta 0.008 (B) Holts linear exp. Alisamento com alfa 0.3 e beta 0.1 (C) Suavização exponencial simples com alfa 0.5 (D) Suavização exponencial simples com alfa 0.3 (E) Suavização exponencial simples com alfa 0.2 Suas estatísticas são quase idênticas, então nós realmente podemos escolher a base De erros de previsão de 1 passo à frente na amostra de dados. Temos de recuar sobre outras considerações. Se acreditamos firmemente que faz sentido basear a estimativa de tendência atual sobre o que aconteceu nos últimos 20 períodos ou mais, podemos fazer um caso para o modelo LES com 945 0,3 e 946 0,1. Se quisermos ser agnósticos sobre se existe uma tendência local, então um dos modelos SES pode ser mais fácil de explicar e também fornecerá mais previsões do meio da estrada para os próximos 5 ou 10 períodos. (Retornar ao topo da página.) Qual tipo de tendência-extrapolação é melhor: horizontal ou linear. Evidências empíricas sugerem que, se os dados já foram ajustados (se necessário) para a inflação, então pode ser imprudente extrapolar a curto prazo linear Tendências muito distantes no futuro. As tendências evidentes hoje podem diminuir no futuro devido a causas variadas, como obsolescência do produto, aumento da concorrência e recessões cíclicas ou aumentos em uma indústria. Por esta razão, o alisamento exponencial simples geralmente realiza melhor fora da amostra do que seria de se esperar, apesar da sua extrapolação de tendência horizontal de quotnaivequot. As modificações da tendência amortecida do modelo de alisamento exponencial linear também são freqüentemente usadas na prática para introduzir uma nota de conservadorismo em suas projeções de tendência. O modelo LES da Tendência amortecida pode ser implementado como um caso especial de um modelo ARIMA, em particular, um modelo ARIMA (1,1,2). É possível calcular intervalos de confiança em torno de previsões de longo prazo produzidas por modelos exponenciais de suavização, considerando-os como casos especiais de modelos ARIMA. (Beware: nem todos os softwares calculam os intervalos de confiança para esses modelos corretamente.) A largura dos intervalos de confiança depende de (i) o erro RMS do modelo, (ii) o tipo de alisamento (simples ou linear) (iii) o valor (S) da (s) constante (s) de suavização e (iv) o número de períodos adiante que você está prevendo. Em geral, os intervalos se espalham mais rapidamente, à medida que 945 se ampliam no modelo SES e se espalham muito mais rápido quando o alisamento linear em vez do simples é usado. Este tópico é discutido mais adiante na seção de modelos ARIMA das notas. (Voltar ao topo da página.)

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Sistema de comércio noturno à prova de falhas

Foolproof Evening Trading Review 8211 Louise Woof Foolproof Evening Trading Review 8211 Louise Woof Ao melhor de nosso conhecimento Este serviço não é mais disponível Editor: Nenhum especificado Custo: 197 com garantia de devolução do dinheiro de 30 dias Data da revisão: maio de 2009 O que diz sobre o O encabeçamento do site com a indicação 8220Stake 10 e faz mais de 10.000 por mês rapidamente8221 realmente chama a atenção. Há também declarações de vários indivíduos que tiveram mais de 1.000 pessoas nesta semana8221, 8220. Em dezembro, eu fiz 3.545 todos de uma participação de 5221 e 8220 I8217m já acima de mais de 2.500.8221. Algumas estatísticas para negociação apenas alguns dias em dezembro também são fornecidas detalhando os retornos feitos. Este é 8220no gimmick8221, você pode 8220 iniciar com apenas 2008221 e você poderia adicionar mais de 10.000 por mês para um pouco de tempo parcial 8216work8217 durante a noite. Na verdade, você poderia fazer muito, muito mais8221. 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Este sistema ocorreu enquanto Louise estava respondendo a perguntas sobre um de seus outros sistemas, Foolproof Forex Trading, que é negociado em horários específicos durante o dia. 8220 Isso me levou (Louise) pensando em inventar um sistema que poderia ser usado durante a noite8221 Então, o 8220I (Louise) me estabeleceu o objetivo de criar um sistema que poderia ganhar um dinheiro sério, mas não invadir o dia útil8221. De vez em quando, o sistema não gera sinais (em uma noite) 8220, mas outras noites (o sinal) apareceriam 4 ou 5 vezes8221, quanto mais eu testasse, mais consistente provou ser. Não só isso, mas também é simples para mortos.8221 8220Testers over the moon8221. Não é surpreendente que o sistema tenha uma taxa de incidência média de mais de 70, com alguns negócios fazendo mais de 100 pontos e apenas houve dois negócios perdidos consecutivos. A única omissão óbvia aqui é a menção do rácio de risco comum para alcançar esses resultados. Os únicos resultados publicados no site são para dezembro de 2008, indicando 43 negócios que geram mais de 10.000 com uma participação de apenas 10. Para o preço de compra, 195, a Louise oferece um manual fácil de ler, uma assistência por e-mail individual e uma falta de 30 dias garantia de devolução de dinheiro. O material Um documento bastante bem escrito e apresentável de 67 páginas, do qual a primeira seção (16 páginas) é retomada, re-iterando grande parte do conteúdo no site, mas também nos apresenta o fato de que o sistema é baseado na negociação da Wall Street Instrumento Rolando Diariamente. A seção de 4 páginas, Introdução Rápida, a seguir, especifica que o sistema é baseado em um gráfico de velas de 5 minutos usando um indicador técnico (um estocástico) e uma ação de preço (específica). O nível Stop também é confirmado nesta seção, como é o critério Entry e os critérios Exit. Agora, embora este seja o Getting Started Quickly, é muito importante ler o resto do documento na íntegra antes de mergulhar. It8217s não é uma ótima tarefa porque it8217s está bem escrito e afinal, it8217s definitivamente vale o esforço se você estiver considerando negociar o sistema. Além disso, achamos os critérios de Entrada e Saída ser um pouco confusos, o suficiente para que sintamos que devemos ler as seções mais detalhadas antes de começar. Existem algumas páginas sobre como abrir uma conta e configurar gráficos e, em seguida, uma seção de gerenciamento de dinheiro. Nesta seção, Louise afirma que arrisca 0,5 de um banco e composto que parece razoável para nós, de fato, para o dia comercial, geralmente estamos felizes com 2 do nosso banco. As próximas seções se concentram nos critérios de Entrada e na colocação comercial. As seções são bastante bem escritas, precisas e diretas com alguns bons exemplos, esclarecendo as pequenas confusões que tivemos na seção Começando rapidamente. A seção a seguir, encerrando seu comércio, e. Critérios de saída, é a seção mais confusa para nós. Existem 3 critérios diferentes definidos nesta seção, dois são cristalinos e 100 mecânicos, o terceiro, razoavelmente claro, mas não tão mecânico quanto os outros dois. De qualquer forma, basta dizer que existem 3 critérios de saída diferentes, por isso, não temos certeza, especialmente porque não há indicação de qual usar e em que circunstâncias. Há uma série de páginas de exemplos a seguir que indicam claramente entradas válidas com as quais concordamos, afinal, quando entrar é muito claro e 100 mecânicos. O que não é mostrado é o que as saídas são usadas, nós assumimos que isso é porque existem três deles e não há indicação de qual usar. O restante do documento contém alguns detalhes sobre quando não comercializar e comercializar fora do Reino Unido. Há também algumas seções sobre gerenciamento de dinheiro e psicologia que podem ser de interesse para alguns. Vale a pena mencionar também os detalhes de suporte de e-mail, política de reembolso e aviso legal, que detalha o suporte de e-mail de 60 dias e a garantia de reembolso de dinheiro de 30 dias sem quible. O sistema que implementa este sistema é fácil, em termos de configuração de gráficos, critérios de entrada e configuração Stop loss. Tanto assim, nas tabelas do Índice IG, conseguimos programar um indicador muito simples para nos dizer exatamente quando ocorre um sinal, por favor, não nos peça o indicador, como obviamente, não podemos distribuí-lo. A gestão do dinheiro (0,5 do banco por comércio e composto) é clara e fácil de implementar. No entanto, onde estamos confundidos com este sistema é o critério de saída. Nós simplesmente não temos idéia de qual usar e quando usá-lo. Nós não conseguimos obter uma resposta clara sobre isso de Louise nem tampouco podemos chegar a uma definição clara de quais critérios de saída os resultados no site foram baseados. Outra coisa com a qual tínhamos um problema, bem, não tanto um problema, mais uma questão do sentido comercial e da lógica por trás do aspecto da ação Price do sistema. A única coisa que podemos surgir é que é algum tipo de jogo de impulso. Na prática, como afirmamos acima, a entrada está bem, nós a programaram nas nossas tabelas do Índice IG, é realmente isso direto e mecânico. Durante o nosso teste de back-back limitado e o comércio real deste sistema, não ficamos muito impressionados. OK, a colocação de entrada e parada é fácil e direta. Mas, fomos adiados pela lógica por trás do sistema e também quais critérios de saída para empregar. Para a saída, saímos em um terço da nossa posição em cada ponto de saída diferente (conforme especificado). Isso pareceu funcionar bem e nos permitiu flexibilidade para atingir a corrida ocasional de que tínhamos dois, mais de 30 pontos cada, por um risco de 22 pontos. Um grande problema que tínhamos ao trabalhar com as nossas tabelas do Índice IG foi uma falta de sinais, talvez uma ou duas por noite (observando a noite inteira) e também a mistura de resultados em que estimamos que tínhamos cerca de 5050 proporções vitais. Nós certamente não chegamos em qualquer lugar perto de emular os resultados de dezembro de 20088217s publicados no site. Pode funcionar possivelmente. Embora o critério de entrada seja claro, a lógica por trás disso está além de nós, nós simplesmente não observamos o sentido comercial por trás do que, como mencionado acima, que é algum tipo de impulso. Uma coisa que realmente falta é um (um) critério de saída transparente. Nós adoraríamos que este sistema funcionasse, porque seria ótimo ter uma janela definida fora do horário de funcionamento normal do Reino Unido e poder trocar um sistema que pode fazer mil pontos por mês. Na realidade, apenas pensamos que este é o sistema que pode gerar um alto retorno. Suporte rápido por e-mail por 60 dias, embora não possamos obter uma resposta clara sobre os critérios de saída a serem aplicados e quando, ou em que critérios foram baseados em dezembro de 20088217s. PRO8217s Muito bem escrito manual. Fácil de configurar e excelentes horas para quem trabalha no dia (no Reino Unido). 100 processos de entrada mecânica. A lógica do sistema CON8217s (o aspecto da ação de preço) simplesmente não faz sentido para nós. Exit critérios muito ambíguos. Não é possível replicar os resultados do site. Não ficamos impressionados com a proporção 5050 winloss que parecia estar a alcançar. Lembre-se, seus comentários são importantes 8211 Se você usou ou decide usar este sistema, contribua para a comunidade informando suas descobertas. Os membros podem postar e assinar tópicos como este e também receber um e-mail sempre que publicarmos um novo lançamento. Em uma publicação anterior, anunciei que Louise Woof planejava lançar um novo sistema de negociação. Bem, agora esse sistema chamado Foolproof Evening Trading System foi oficialmente lançado. A idéia por trás desse sistema é que deve se adequar às pessoas que não conseguem trocar durante o horário normal do mercado devido a outros compromissos. Para ser preciso, o sistema foi projetado para funcionar entre as 6:00 e as 9:00 GMT, então, se você estiver em outra parte do mundo, você deve verificar o que está em seu fuso horário. Não estou em detalhes sobre o próprio sistema, basta dizer que funciona em índices particulares usando um gráfico de 5 minutos. A idéia é que você procura um sinal particular no gráfico e, uma vez que aparece, você verifica outro indicador. Supondo que tudo esteja correto você coloca um comércio de compra ou venda, dependendo da forma como os índices se movem. Os critérios para fechar o comércio são bastante diretos e isso pode ser desencadeado 5 minutos após a abertura ou posterior. Tal como acontece com todos os bons sistemas de negociação, há uma perda de parada empregada para garantir que qualquer troca que seja contra você seja gerenciada corretamente. O custo do sistema atualmente é de 157, mas provavelmente aumentará no futuro. Você deve notar que esse sistema é baseado em propagação de apostas por isso não estará disponível em todos os países. Louise recomenda duas empresas IG Index e Capital Spreads para trabalhar. Outro que eu uso é o Finspreads, pois achei que o processo de junção era bastante indolor com eles. Tendo escrito o mercado pelo sistema há 2 dias, provavelmente é muito cedo para tomar uma decisão informada, mas as primeiras impressões são positivas. Toda a filosofia da Foolproof Evening Trading baseia-se na simplicidade e, a esse respeito, cai bem. Claramente você precisará dedicar o tempo na frente da tela para aplicar o sistema e, embora isso pareça fácil, há coisas a serem consideradas. À medida que você está olhando para trabalhar à noite, existe o risco de que as interrupções possam impor ao seu foco. Além disso, quando o sinal acontece, você precisa colocar o comércio rapidamente para que você precise ter uma conexão de internet confiável. Esta restrição também é importante ao fechar um comércio à medida que os índices podem se mover rapidamente. Dada a minha limitada exposição até à data, eu recomendaria este sistema para aqueles que querem tentar trabalhar os mercados à noite, desde que você possa dedicar o tempo. Há um período de avaliação de 30 dias, portanto, se ele não se adequar às suas necessidades, você sempre pode obter um reembolso. O criador de Woof ndash do Free Fashproof Forex Trading System - anuncia um novo e importante avanço nas apostas espalhadas. Se você puder poupar 10 minutos todas as manhãs, então Irsquoll mostra uma maneira de transformar a libra160 em libra13,165 ou mais em 60 dias. Aproveite todas as emoções e lucros da negociação Forex, mas sem qualquer dos HASSLES. Não há mais dias de negociação. Não mais olhando para Seu PC Não há gráficos complexos ou software Não há grandes riscosIsquove finalmente quebrou Se você quer a emoção e grandes lucros do mercado forex, mas canrsquot poupar o comércio do dia-a-dia, então você está em um grande prazer Você vê, se você pode poupar Cerca de 10 a 15 minutos de manhã, então Irsquoll mostra uma maneira de transformar a libra160 em libra13,165 a cada 60 dias. 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Mas agora eu acho que Irsquove descobriu algo ainda melhor ndash uma estratégia que supera todas as desvantagens do dia de negociação, mas oferece o mesmo ou mesmo mais lucro potencial Você vê, muitas das pessoas com quem falei quis saber se eles poderiam usar a estratégia de Forex enquanto No trabalho sem acesso a um computador. Eu tinha que responder que era improvável que funcionasse para eles, pois theyrsquod precisa negociar ao vivo em várias ocasiões durante o dia. Agora, isso é uma pena. Só porque você pode ficar preso a um computador o dia todo não significa que você não pode ganhar dinheiro com os mercados E isso me fez pensar. Como eu poderia adaptar o meu sistema para que ele pudesse ser usado fora do horário normal de trabalho. Mais do que eu queria descobrir uma maneira de as pessoas começarem a fazer uma renda extra significativa sem ter que desistir do trabalho ndash no dia, pelo menos não para começar com sim ndash Você realmente pode fazer lucros sérios em apenas 10-15 minutos por dia Meus amigos próximos sempre me provocam que meu cérebro é como um computador, nunca desliga e sempre está analisando tudo. Então eu me estabeleci o objetivo de criar um sistema que poderia ganhar dinheiro sério, mas poderia ser configurado fora do dia útil. Comecei a acompanhar de perto os vários mercados e um processo de eliminação começou a focar em um mercado financeiro específico. Agora, eu sabia que o que quer que eu conhecesse tivesse que ser rápido e fácil de configurar a primeira coisa da manhã e não precisava de mais monitoramento. Eu também percebi que muitas pessoas tiveram que sair de casa muito cedo na manhã, então precisava de uma oportunidade de comercializar a primeira coisa. Como pode algo tão simples Fazer tanto dinheiro. Primeira coisa todas as manhãs. Eu criaria os gráficos e dia após dia o mesmo Um pequeno sinal continuou pulando para mim. Eu não poderia acreditar. Você sabe o que os itrsquos gostam de atingir de repente em algo que parece muito bom para ser verdade. Bem, eu continuei pensando só isso, mas quanto mais eu testei, mais consistente provou ser. Não só isso, mas é simples de configurar em menos tempo do que é preciso para comer o seu café da manhã OK, então funcionou para mim, mas como os peões da lsqualeal se aproximam. Uma vez que eu testei a estratégia para mim e me assegurei de que não era fluke , Recrutei a ajuda de um grupo de alunos para testar-drive também. Por mais bom que seja um sistema para o seu inventor, é um bom número de coisas boas se não funcionar para outras pessoas. Os testadores estavam tão confiantes desse novo sistema, que todos eles trocaram com dinheiro real praticamente de fora e estão sobre a lua com os lucros que theyrsquove fez. Então, quanto você poderia esperar para usar usando a estratégia de avanço antecipado com uma taxa de ataque atualmente em torno de 80, seu banco irá construir muito rapidamente. Basta olhar para a mesa à direita e ver como apostar apenas pound2 de um banco inicial de apenas pound160 transformou-se em uma libra muito generosa13,165 em apenas dois meses típicos durante o período de teste do ano passado. Você vê, ao adicionar seus ganhos ao seu banco todos os dias, você pode apostar um montante maior no dia seguinte e, assim, seus lucros ficam maiores e maiores. Se você tiver um banco de partida maior, então os números se tornam ainda mais impressionantes Com uma participação de pound5, você estaria fazendo. Pound32,912 em 2 meses Therersquos praticamente sem limite para o que você pode ganhar com o Foolproof Earlybird, mas com todos os sistemas eu recomendo que você comece por apostar uma pequena quantia até que sua vida feliz que a propagação de apostas é para você. Se você tiver mais tempo livre, você poderia fazer tanto quanto 500 dólares por dia. Se você puder vigiar seu comércio, você poderia fazer lucros ainda maiores, colocando um segundo ou terceiro comércio durante a manhã, à medida que a oportunidade surgir. Agora pense nisso por um momento, não apenas um comércio potencialmente lucrativo, todos os dias da semana, mas várias mordidas na cereja. Ao negociar, você não está restrito a um nível de lucro predefinido, então, quando se trata de um movimento de grande preço, você pode cobrar. Estes podem ser mais de 100 pips em ocasiões, então, se você estivesse apostando pound20 que faria você pagar 2.000 por um pouco de trabalho a tempo parcial. Coisas emocionantes, mas Foolproof Earlybird isnrsquot sobre a montanha-russa altos e baixos de negociação apenas os grandes movimentos. Itrsquos sobre ganhos consistentes consistentes a longo prazo. Dê uma olhada na tabela à direita, que mostra a taxa de greve para janeiro de 2008. Isso significa que 8 de cada 10 transações fizeram um lucro. E isso só foi negociado uma vez a cada manhã. Se você já estivesse jogando um nível de pound20, você poderia ter feito mais de 5.580 em apenas um mês. E o que acontece com a recente volatilidade nos mercados Bem, o Foolproof Earlybird continua a entregar uma taxa de greve de 80 em 2008 e, mais importante, os depoimentos de comerciantes felizes continuam inundando como você pode ver ao longo desta carta. Você pode estar se perguntando como esses ganhos podem se somar tão rapidamente e transformar um pequeno pote inicial em dinheiro sério. Deixe-me explicar. Albert Einstein Chamou Compounding The 8th Wonder of The World ndash E Com Estes Retornos Você Pode Ver Por Reinvirar seus lucros e usar o poder de composição é a melhor maneira de construir rapidamente um pequeno banco inicial. E uma vez que você tenha chegado a um nível que está produzindo o tipo de dinheiro com o qual você está feliz, então eu sugiro colocar um montante nivelado. Donrsquot preocupação, eu digo tudo sobre construir seu banco e maximizar seus lucros no manual. Deixe-me dar-lhe outro exemplo típico da última semana de novembro. Imagine que você teve um banco inicial de 500 libras, apostou 1,5 do seu banco inicial por comércio e agravou seus ganhos definindo uma perda de stop de 15 pedaços e uma ordem de limite de lucro de 10 pip. Herersquos o que teria acontecido. Sim, você poderia ter virado 1.000 libras em 1.421.65 libras, o que é um enorme retorno de seu investimento em apenas uma semana. Compare isso com o interesse que você recebe, deixando esse dinheiro em uma sociedade de construção, conta por uma semana. Bem, isso não significa que o poder de compor Itrsquos não é muito difícil ver que ganhar dinheiro com o Foolproof Earlybird está ao seu alcance, mesmo que você tenha fundos muito limitados para sua Banco inicial. Lembre-se, nunca arrisque o dinheiro que você pode perder. Embora esta estratégia tenha provado mais de 6 meses de testes dia a dia, é uma especulação financeira e deve ser tratada com respeito. Outra coisa que você quer dizer sobre essa estratégia é que seu dinheiro não está atado por dias ou semanas finais esperando que um comércio venha bem. Todo o comércio é feito e espumado muitas vezes em poucos minutos e você pode retirar seu dinheiro a qualquer momento. Mas, então, com a alta taxa de ataque e o poder de compor, seria tentador reinvestir seus lucros e ver realmente o seu banco crescer Por que você não tem que assumir grandes riscos para ganhar muito dinheiro, Itrsquos está falando sobre os vencedores, mas o que Sobre os negócios que donrsquot vai no seu caminho. Seria totalmente antiético eu varrer essas preocupações sob o tapete, então Irsquoll seria brutalmente honesto com você. O comércio é sobre especular e isso significa fazer trocas comerciais ocasionais (cerca de uma em cada 5 negociações). Portanto, é evidente que você nunca deve trocar com o dinheiro que não pode perder. Mas o que torna minha abordagem tão atraente é que você pode limitar suas perdas potenciais em cada comércio para apenas 15 pontos ou menos. Então, se um comércio vai contra você, o máximo que você poderia perder é pound15 com base em pound1 um ponto (ou pound30 em pound2 um ponto). E quando você percebe que os negócios rentáveis ​​superam os perdedores em mais de 8 para 1 E suas perdas são estritamente limitadas pela perda de parada, itrsquos um pouco de acéfalo. Baixe a Foolproof Earlybird Strategy agora e você poderia estar ganhando dinheiro amanhã Olhe, esta estratégia não vai demorar semanas para descobrir. Itrsquos tão simples que você poderia ler o manual e fazer o seu primeiro negócio rentável em horas E se o seu parceiro como eu, quando uma oportunidade rentável chega a atenção que realmente o deixa excitado, você quer obter diretamente para ganhar dinheiro com isso. Bem, com essa pequena estratégia, você pode fazer exatamente isso Herersquos o que você faz: se você já tiver um, abra uma conta de apostas espalhadas (Irsquoll diz-lhe exatamente como e onde). Dependendo da empresa, você pode depositar tão pouco como pound100 e yourquore pronto para ir. Por volta das 8:00 da manhã, qualquer dia da semana, certifique-se de que você esteja online e tenha logado em sua conta de apostas e traga um único gráfico simples que Irsquoll lhe descreva. Então espere ver o sinal de alerta do lsquoEarlybird e coloque seu negócio imediatamente. Agora você pode assistir o que acontece com o seu comércio se thatrsquos o que você gosta e fechá-lo manualmente para ganhar lucros extras. Ou você pode simplesmente se afastar e deixá-lo fazer coisa própria e voltar mais tarde e sorrir para si mesmo com o dinheiro que você acabou de fazer. Irsquoll dá-lhe tudo o que precisa para começar a fazer uma grande renda livre de imposto de negociação apenas 10-15 minutos por dia O que diferencia minha estratégia de todos os outros, eu sei que é uma novidade perfeita para usar. Vocês não precisam saber nada sobre mercados, economia, gráficos ou teorias extravagantes. Você só precisa do seu PC, conexão à internet e cerca de 10 a 15 minutos por dia de segunda a sexta-feira para configurar seu comércio. É claro que você não precisa trocar todos os dias, mas quando começa a ver o roteamento de lucros na Irsquom, certifique-se de que você está tentado, a Irsquoll mostrar-lhe exatamente como colocar seu comércio, como estabelecer uma perda de perda e um limite de lucro. Tudo isso é feito em poucos minutos e permite que você se sente e aguarde até que o mercado se mova e colete seus ganhos. Para começar, Irsquoll envia-lhe um manual de desktop que detalha em termos passo-a-passo simples como se beneficiar com o meu estratégia. Agora, donrsquot espera um bom número de 400 páginas, que acabarão acumulando poeira em sua estante de livros. Como eu disse anteriormente, minha estratégia é fácil de entender e simples de configurar. Você poderia ler facilmente o meu manual em uma única sessão e ter seu primeiro comércio configurado em horas. Deixe-me dizer de novo ndash você donrsquot precisa de qualquer experiência comercial anterior para fazê-lo funcionar. Você não precisa aprender nada a ver com a análise técnica. A Irsquoll mostra como configurar a sua conta de apostas propagadas, como detectar e configurar um negócio em poucos minutos. Eu não acredito em preencher as coisas com teoria, jargão ou gráficos desnecessários. Isso está emparelhado com as instruções do ndash de ásperas necessárias para saber o que você irá negociar e ganhar dinheiro com rapidez. Claro, se você quiser desperdiçar seu tempo e dinheiro estudando todas essas coisas, então seja meu convidado. Mas se, como eu suspeite, você só quer obter os resultados sem todo o exagero que normalmente envolve o comércio, então o Wersquoll faz uma ótima equipe. Você investe para a chance de transformar a libra160 em libra13,165 ou mais a cada 2 meses. Ok, letrsquos fala sobre o quanto custará obter suas mãos na minha estratégia comercial comprovada. Agora, há uma abundância de cursos de negociação, seminários e pacotes de software lá fora, que podem custar tanto quanto pound6,000 ndash às vezes mais. E, no entanto, muito poucos deles têm o tipo de registro de histórico fácil de usar e comprovado que minha Foolproof Earlybird Strategy tem. Mas eu quero tornar isso tão acessível para o maior número possível de pessoas, então fiquei seguro de que ele custa um nível que a maioria das pessoas pode facilmente pagar e ainda tem dinheiro suficiente para abrir uma conta e começar. Então, The Foolproof Earlybird Trading pacote é apenas pound347 ndash Irsquom certeza yourquoll concorda que é uma gota em um balde para uma estratégia que poderia facilmente recuperar seu investimento inicial em apenas algumas semanas ndash, especialmente quando você considera aqueles poucos minutos sentado em seu computador Enquanto toma o seu início da manhã, um copo de chá poderia fazer centenas ou mesmo milhares de libras por semana, mas segure-se. Como você é um dos leitores mais valiosos da Canonbury Publishingrsquos, concordei com o diretor-gerente da Nick Laight a descontar esse preço ainda mais. Isso significa que se você pedir hoje, então tudo o que você paga é apenas pound297 para esta nova e emocionante estratégia que poderia facilmente reembolsar seu investimento inicial dentro de dias. Claro, posso garantir que os resultados futuros sejam iguais aos passados, mas os resultados consistentes Até agora, é muito bom para o futuro. Se o seu amigo ainda não está convencido de que começar suas mãos no meu pacote Foolproof Earlybird Trading pode fazer você um dinheiro sério, envie-me um e-mail para earlybirdm-e-p. co. uk com quaisquer preocupações que possa ter e a Irsquoll responda o máximo possível. Quando você solicita o meu pacote Foolproof do Earlybird Trading, você obtém um manual fácil de ler como um download PLUS, uma cópia encadernada do fio traseiro que chega no post. O manual é totalmente ilustrado para torná-lo realmente rápido e fácil de começar. Ele também mostra como adotar vários planos de apostas para se adequar ao seu estilo de vida e maximizar seu banco. Você também obtém acesso a esses inestimáveis ​​bônus também. Earlybird Bonus no. 1 Acesso ilimitado ao meu suporte de e-mail amigável e útil, caso você precise. Earlybird Bonus no. 2 Acesse uma página protegida por senha onde a tabela de resultados semanais será exibida, dando-lhe uma comparação reconfortante com seus próprios resultados. Um reforço de confiança real. PLUS Yoursquore Protegido por um dinheiro de 30 dias Back Peace of Mind Garantia Irsquom extremamente confiante de que você estará ganhando dinheiro quase que imediatamente, mas você ainda pode ser um pouco céptico. Eu percebo que algumas das reivindicações e depoimentos são quase muito boas para ser verdadeiras (embora eu possa garantir que elas são 100 genuínas) Se dentro de 30 dias da sua data de compra, você não está satisfeito com o meu pacote Foolproof Earlybird Trading, basta pedir um reembolso . Tenha a certeza de que minha política de reembolso é uma pedra sólida, sem quibble, o que significa que você pode comprar com confiança. Então, o que você tem que perder. Comece a ganhar muito dinheiro em apenas 10 a 15 minutos hoje. Agora eu espero que você possa ver que eu sou uma pessoa real e genuína. Mais importante ainda, esta é uma oportunidade realmente genuína para você ganhar valores de dinheiro que mudam dinheiro, mesmo com um banco inicial de apenas pound100. E uma vez que sua confiança cresce, você poderia aumentar suas apostas e fazer uma renda verdadeiramente em mudança de vida. Quero dizer, imagine apenas fazer uma libra extra1,000ndash pound1,500 livre de impostos por semana em uma participação de Pound2. O que você faria com todo esse dinheiro extra, veja os números. Yoursquove viu os depoimentos reais das pessoas seguindo a estratégia. E seria ótimo se você pudesse se juntar a mim e a eles se divertindo muito com esses simples negócios de Earlybird. Herersquos tudo o que você precisa fazer agora para proteger sua cópia do meu pacote Foolproof Earlybird Trader e começar a ganhar dinheiro. Clique aqui e você pode comprar com total confiança pelo cartão de debitcredit ou pela sua conta do PayPal. O PayPal atualizou seu sistema, então você pode pagar pelo cartão de débito, sem passar pela sua conta PayPal se não desejar. Yoursquoll receber um e-mail com o link para permitir que você baixe facilmente seu manual para que você possa começar imediatamente. A Irsquoll também lhe envia uma cópia impressa do seu manual por correio dentro de 5 ndash 7 dias. 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Herersquos uma lembrança de apenas alguns dos encantadores e-mails que Irsquove recebeu recentemente: lsquoI virei pound200 em mais de 500 milhões nos meus primeiros 2 dias de tradingrsquo ndash Mike L lsquoWow, acabei de fazer pound600 em 10 minutos depois do lançamento do Greg ldquopound200 ao fazer um cup of teardquo ndash Anthony A Why not join them today ndash just click on the order now link: Money-Earners Plus Queensgate House, 48 Queen Street, Exeter EX4 3SR England Winnings are tax free in the UK, but vary from country to country. A very few countries do not allow spread betting. If in doubt, contact any spread betting company for clarification. A very, very small number of people might find they are unable to open a spread betting account although requirements do vary from company to company. Please note Foolproof Earlybird is designed for educational purposes only and does not represent buy or sell signals. There is a risk of loss in all trading. Spread Betting carries significant risk and should only be undertaken by those who can afford to lose some or all of their investment. Please seek independent advice if you are at all unsure. O desempenho passado não é indicativo de resultados futuros. Foolproof Earlybird Trading copy Louise Woof 2008 Website copy Canonbury Publishing Ltd 2008