Контакты

Выдача КТ-документа

Экспортная торговля

Вид груза

Дата проведения завершающей операции

Растаможивание груза

Процедуры платежной системы

Экономическая информатика.

Система управления

Бизнес-процесс

Повышение производительности

Блок Планирование мощностей

Реквизиты

Организационно-экономическая сущность задачи

Решение задачи средствами MS ExceP

Карта сайта

Наименование поставщика

Фильтрация и группирование данных.

Мнемоническая система

Решение задач с помощью реляционных баз данных

Доступ на основе архитектуры сети вида клиент — сервер

Предметная ориентированность ХД

Метод проверки структуры кода

АРМ работника офиса

Документооборот

Методы и средства защиты информации в ИС

Степень определенности

Траектория развития предприятия

Решения с помощью деревьев целей

Типовая система ERP

Книга экономическая теория

Книга экономика

Книга финансы

Книга предпринимательство

Книга менеджмент

Книга маркетинг и реклама

Книга коммерция и продажи

Книга банки,деньги,кредит

Книга бизнес

Видео

Открыть длинную позицию

Проведение статистических операций

Десять тысяч обезьян

Чарльз Д. Киркпатрик

Графики Ренко

Сентиметр

Отношение Шарпа

Высокий короткий интерес

Индекс прибыль убыток — математическая функция

Знак медведя (sign of the bear)

Чистая прибыль стратегии купи и держи

Простое скользящее среднее (Simple Moving Average)

Стратегия, основанная на анализе простого скользящего среднего

Расчеты, связанные с теорией скользящих

Разница между размером прибыли и размером убытков

Изначальный минимум

Символ стандартного отклонения

Полное отсутствие корреляции

Ценовые индексы фондового рынка

Торговая система следящего разворота

Новости

КОРЗИНА

Символ стандартного отклонения

Получают разность между значением каждого наблюдения (необработанными данными для каждого временного периода) и средним всех наблюдений в целом (полученным на этапе 1). Полученные разности возводят в квадрат. Квадраты разностей суммируются. Сумма квадратов делится на число наблюдений; полученный результат является величиной дисперсии. Стандартное отклонение — величина, позволяющая измерить величину колебаний необработанных данных относительно скользящего среднего; равно квадратному корню из дисперсии.   Символом стандартного отклонения является греческая буква сигма. Для составления многих торговых систем важно знать, каким образом данные распределены относительно среднего: насколько плотно они прижаты к среднему или насколько широк их разброс. Если стандартное отклонение мало, отдельные значения данных плотно прижаты к среднему. Высокие стандартные отклонения означают, что отдельные значения данных сильно разбросаны относительно среднего. Один из наиболее популярных индикаторов, для расчетов которого используются стандартные отклонения, — полосы Боллинджера. Статистика Технические индикаторы, описанные в этой книге, являются простыми математическими моделями. Их простота обеспечивает легкость проведения расчетов, понимания и приложения на практике. Простота — один из наиболее важных критериев выбора инвестиционного метода. Математическая модель — это упрощенное представление реальной действительности в виде формулы или нескольких формул, скомбинированных в систему. Как ни странно, простые системы часто работают намного лучше сложных. Недоступная для понимания трейдера модель, как правило, не используется им на практике. Технические аналитики нередко обращаются за помощью к простым статистическим методам. Напомним: до сих пор не доказано, что сложные, требующие от пользователя серьезной предварительной подготовки статистические методы дают лучший результат по сравнению с простейшей статистикой. Скорее, верным представляется обратное утверждение: простая статистика более полезна в работе, чем сложные высоконаучные статистические формулы. Самый распространенный статистический инструмент, используемый техническими аналитиками, — это скользящее среднее. Скользящее среднее — несложное математическое понятие, приложимое к измерению трендов. Необработанные рыночные данные могут содержать немало помех: аналитики вот уже несколько десятилетий подряд сглаживают их с помощью скользящих средних, выявляя таким образом тренд. Скользящее среднее дневной цены закрытия позволяет проследить тренд цены; скользящие средние дают возможность определить уровни сопротивления и поддержки. Технические аналитики по традиции применяют скользящие средние на основе временных окон, равных 10 месяцам, 10 неделям и 10 дням и соответствующих долго-, средне- и краткосрочным трендам. Для вычисления 10-периодного ПСС следует всего лишь сложить дневные цены закрытия, зафиксированные в течение этих 10 периодов, а затем поделить результат на 10. Десять месяцев соответствуют примерно 200 торговым дням; 10-месячное скользящее среднее — наиболее распространенный инструмент выявления долгосрочного основного тренда. С помощью компьютера аналитику несложно бывает суммировать дневные цены закрытия за период в 200 дней, а затем, поделив сумму на 200, получить значение ПСС длиной 200 дней. Если текущая цена закрытия выше скользящего среднего, тренд считается растущим ( бычьим ) и исследуемый финансовый инструмент следует покупать. И наоборот: если текущая цена закрытия ниже 200-дневного скользящего среднего, основной тренд направлен вниз ( медвежий тренд) и финансовый инструмент стоит продавать. Одновременное использование скользящих средних, покрывающих все три временных горизонта (10 месяцев, 10 недель, 10 дней), позволяет проводить взаимное подтверждение сигналов и предоставляет еще ряд аналитических преимуществ (см. Анализ в нескольких временных масштабах).

Расчеты, связанные с теорией скользящих Доля коротких продаж специалистов (specialist short ratio) Разница между размером прибыли и размером убытков Изначальный минимум Анализ стадий Корреляция — это мера связи Полное отсутствие корреляции Полиметрический краткосрочный индикатор Рекордные значения STIX Стохастический осциллятор