Calculate simple moving average forecast

Moving Average Este exemplo ensina como calcular a média móvel de uma série de tempo no Excel. Um avanço em movimento é usado para suavizar irregularidades (picos e vales) para reconhecer facilmente as tendências. 1. Primeiro, vamos dar uma olhada em nossa série de tempo. 2. No separador Dados, clique em Análise de dados. Observação: não é possível encontrar o botão Análise de dados Clique aqui para carregar o suplemento do Analysis ToolPak. 3. Selecione Média móvel e clique em OK. 4. Clique na caixa Input Range e selecione o intervalo B2: M2. 5. Clique na caixa Intervalo e escreva 6. 6. Clique na caixa Output Range e seleccione a célula B3. 8. Faça um gráfico destes valores. Explicação: porque definimos o intervalo como 6, a média móvel é a média dos 5 pontos de dados anteriores eo ponto de dados atual. Como resultado, os picos e vales são suavizados. O gráfico mostra uma tendência crescente. O Excel não consegue calcular a média móvel para os primeiros 5 pontos de dados porque não existem pontos de dados anteriores suficientes. 9. Repita os passos 2 a 8 para intervalo 2 e intervalo 4. Conclusão: Quanto maior o intervalo, mais os picos e vales são suavizados. Quanto menor o intervalo, mais próximas as médias móveis são para os pontos de dados reais. Você gosta deste site gratuito Por favor, compartilhe esta página no GoogleMoving Average Forecasting Introduction. Como você pode imaginar, estamos olhando para algumas das abordagens mais primitivas para a previsão. Mas espero que estas sejam pelo menos uma introdução interessante a algumas das questões de computação relacionadas à implementação de previsões em planilhas. Neste sentido, vamos continuar a partir do início e começar a trabalhar com previsões de média móvel. Previsões médias móveis. Todo mundo está familiarizado com as previsões de média móvel, independentemente de eles acreditam que são. Todos os estudantes universitários fazê-los o tempo todo. Pense nas suas pontuações dos testes num curso em que vai ter quatro testes durante o semestre. Vamos supor que você tem um 85 em seu primeiro teste. O que você poderia prever para sua pontuação do segundo teste O que você acha que seu professor iria prever para a sua próxima pontuação de teste O que você acha que seus amigos podem prever para a sua próxima pontuação de teste O que você acha que seus pais podem prever para sua pontuação próxima teste Independentemente de Todo o blabbing você pôde fazer a seus amigos e pais, eles e seu professor são muito prováveis ​​esperar que você comece algo na área do 85 que você começou apenas. Bem, agora vamos supor que, apesar de sua auto-promoção para seus amigos, você superestimar-se e figura que você pode estudar menos para o segundo teste e assim você começa um 73. Agora o que são todos os interessados ​​e despreocupado vai Antecipar você vai chegar em seu terceiro teste Existem duas abordagens muito provável para que eles desenvolvam uma estimativa, independentemente de se eles vão compartilhar com você. Eles podem dizer a si mesmos: "Esse cara está sempre soprando fumaça sobre suas espertinas. Hes que vai obter outro 73 se hes afortunado. Talvez os pais tentem ser mais solidários e dizer: "Bem, até agora você tem obtido um 85 e um 73, então talvez você deve figura em obter cerca de um (85 73) / 2 79. Eu não sei, talvez se você fez menos Festejando e werent abanando a doninhas em todo o lugar e se você começou a fazer muito mais estudando você poderia obter uma pontuação mais alta. quot Ambas estas estimativas são realmente as previsões médias móveis. O primeiro é usar apenas sua pontuação mais recente para prever o seu desempenho futuro. Isso é chamado de média móvel usando um período de dados. A segunda também é uma média móvel, mas usando dois períodos de dados. Vamos supor que todas essas pessoas rebentando em sua grande mente têm tipo de puto você fora e você decidir fazer bem no terceiro teste para suas próprias razões e colocar uma pontuação mais alta na frente de seus quotalliesquot. Você toma o teste e sua pontuação é realmente um 89 Todos, incluindo você, está impressionado. Então agora você tem o teste final do semestre chegando e, como de costume, você sente a necessidade de incitar todo mundo a fazer suas predições sobre como você vai fazer no último teste. Bem, espero que você veja o padrão. Agora, espero que você possa ver o padrão. Qual você acha que é o apito mais preciso enquanto trabalhamos. Agora vamos voltar para a nossa nova empresa de limpeza iniciada por sua meia irmã distante chamado Whistle While We Work. Você tem alguns dados de vendas anteriores representados na seção a seguir de uma planilha. Primeiro, apresentamos os dados para uma previsão média móvel de três períodos. A entrada para a célula C6 deve ser Agora você pode copiar esta fórmula de célula para baixo para as outras células C7 a C11. Observe como a média se move sobre os dados históricos mais recentes, mas usa exatamente os três períodos mais recentes disponíveis para cada previsão. Você também deve notar que nós realmente não precisamos fazer as previsões para os períodos passados, a fim de desenvolver a nossa previsão mais recente. Isto é definitivamente diferente do modelo de suavização exponencial. Ive incluído o quotpast previsõesquot porque vamos usá-los na próxima página da web para medir a validade de previsão. Agora eu quero apresentar os resultados análogos para uma previsão média móvel de dois períodos. A entrada para a célula C5 deve ser Agora você pode copiar esta fórmula de célula para baixo para as outras células C6 a C11. Observe como agora apenas as duas mais recentes peças de dados históricos são utilizados para cada previsão. Mais uma vez incluí as previsões quotpast para fins ilustrativos e para uso posterior na validação de previsão. Algumas outras coisas que são de importância notar. Para uma previsão média móvel de m-período, apenas os m valores de dados mais recentes são usados ​​para fazer a previsão. Nada mais é necessário. Para uma previsão média móvel do período m, ao fazer previsões quotpast, note que a primeira predição ocorre no período m 1. Ambas as questões serão muito significativas quando desenvolvemos nosso código. Desenvolvendo a função de média móvel. Agora precisamos desenvolver o código para a previsão da média móvel que pode ser usado de forma mais flexível. O código segue. Observe que as entradas são para o número de períodos que você deseja usar na previsão ea matriz de valores históricos. Você pode armazená-lo em qualquer pasta de trabalho que você deseja. Função MovingAverage (Histórico, NumberOfPeriods) Como Único Declarar e inicializar variáveis ​​Dim Item Como Variante Dim Counter Como Inteiro Dim Acumulação como Único Dim HistoricalSize As Inteiro Inicializando variáveis ​​Counter 1 Acumulação 0 Determinando o tamanho da Historical array HistoricalSize Historical. Count For Counter 1 To NumberOfPeriods Acumulando o número apropriado dos valores mais recentes anteriormente observados Acumulação Acumulação Histórico (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) MovingAverage Acumulação / NumberOfPeriods O código será explicado na classe. Você deseja posicionar a função na planilha de modo que o resultado da computação apareça onde ele deve gostar da seguinte maneira. A Previsão Cálculo Métodos Doze métodos de cálculo de previsões estão disponíveis. A maioria desses métodos fornece controle limitado do usuário. Por exemplo, o peso colocado nos dados históricos recentes ou o intervalo de datas dos dados históricos utilizados nos cálculos pode ser especificado. Os exemplos seguintes mostram o procedimento de cálculo para cada um dos métodos de previsão disponíveis, dado um conjunto idêntico de dados históricos. Os exemplos a seguir usam os mesmos dados de vendas de 2004 e 2005 para produzir uma previsão de vendas de 2006. Além do cálculo de previsão, cada exemplo inclui uma previsão simulada de 2005 para um período de retenção de três meses (opção de processamento 19 3), que é usado para os cálculos de precisão e desvio absoluto médio (vendas reais em comparação com a previsão simulada). A.2 Critérios de Avaliação de Desempenho de Previsão Dependendo da sua seleção de opções de processamento e das tendências e padrões existentes nos dados de vendas, alguns métodos de previsão terão um desempenho melhor do que outros para um determinado conjunto de dados históricos. Um método de previsão apropriado para um produto pode não ser apropriado para outro produto. É também improvável que um método de previsão que forneça bons resultados numa fase do ciclo de vida de um produto permaneça apropriado ao longo de todo o ciclo de vida. Você pode escolher entre dois métodos para avaliar o desempenho atual dos métodos de previsão. Estes são Desvio Médio Absoluto (MAD) e Porcentagem de Precisão (POA). Ambos os métodos de avaliação de desempenho requerem dados de vendas históricos para um período de tempo especificado pelo usuário. Este período de tempo é chamado de período de retenção ou período de melhor ajuste (PBF). Os dados neste período são usados ​​como base para recomendar qual dos métodos de previsão deve ser usado na realização da projeção de projeção seguinte. Esta recomendação é específica para cada produto e pode mudar de uma geração de projeção para outra. Os dois métodos de avaliação de desempenho de previsão são demonstrados nas páginas que seguem os exemplos dos doze métodos de previsão. A.3 Método 1 - Percentual especificado no último ano Este método multiplica os dados de vendas do ano anterior por um fator especificado pelo usuário, por exemplo, 1,10 para um aumento de 10 ou 0,97 para uma diminuição de 3. Histórico de vendas necessário: Um ano para calcular a previsão mais o número de períodos de tempo especificado pelo usuário para avaliar o desempenho da previsão (opção de processamento 19). A.4.1 Cálculo de Previsão Faixa do histórico de vendas a ser usado no cálculo do fator de crescimento (opção de processamento 2a) 3 neste exemplo. Soma dos três últimos meses de 2005: 114 119 137 370 Soma dos mesmos três meses do ano anterior: 123 139 133 395 O factor calculado 370/395 0,9367 Calcule as previsões: Janeiro de 2005 vendas 128 0,9367 119,8036 ou cerca de 120 de Fevereiro de 2005 Vendas 117 0,9367 109,5939 ou cerca de 110 de Março de 2005 vendas 115 0,9367 107,7205 ou cerca de 108 A.4.2 Cálculo de Previsão Simulado Soma dos três meses de 2005 antes do período de retenção (Julho, Agosto, Setembro): 129 140 131 400 Soma dos mesmos três meses Para o ano anterior: 141 128 118 387 O fator calculado 400/387 1.033591731 Calcula a previsão simulada: Outubro, 2004 vendas 123 1.033591731 127.13178 Vendas de novembro de 2004 139 1.033591731 143.66925 Vendas de dezembro de 2004 133 1.033591731 137.4677 A.4.3 Percentual de Precisão Cálculo POA 124,13178 143,66925 137,4677) / (114 119 137) 100 408,26873 / 370 100 110,3429 A.4.4 Cálculo do Desvio Absoluto Médio MAD (127,13178 - 114 143,66925 - 119 137,4677- 137) / 3 (13,13178 24,66925 0,4677) / 3 12,75624 A.5 Método 3 - Ano passado para este ano Este método copia os dados de vendas do ano anterior para o próximo ano. Histórico de vendas necessário: Um ano para calcular a previsão mais o número de períodos de tempo especificados para avaliar o desempenho da previsão (opção de processamento 19). A.6.1 Cálculo de Previsão Número de períodos a incluir na média (opção de processamento 4a) 3 neste exemplo Para cada mês da previsão, faça a média dos dados dos três meses anteriores. Previsão de Janeiro: 114 119 137 370, 370/3 123.333 ou 123 Previsão de Fevereiro: 119 137 123 379, 379/3 126.333 ou 126 Previsão de Março: 137 123 126 379, 386/3 128.667 ou 129 A.6.2 Cálculo de Previsão Simulado Outubro de 2005 Vendas (129 140 131) / 3 133.3333 Vendas de novembro de 2005 (140 131 114) / 3 128.3333 Vendas de dezembro de 2005 (131 114 119) / 3 121.3333 A.6.3 Percentual de Precisão Cálculo POA (133.3333 128.3333 121.3333) / (114 119 137) 100 103.513 A.6.4 Cálculo do Desvio Absoluto Médio MAD (133.3333 - 114 128.3333 - 119 121.3333 - 137) / 3 14.7777 A.7 Método 5 - Aproximação Linear A aproximação linear calcula uma tendência baseada em dois pontos de dados do histórico de vendas. Esses dois pontos definem uma linha de tendência reta projetada para o futuro. Use esse método com cautela, pois as previsões de longo alcance são alavancadas por pequenas alterações em apenas dois pontos de dados. Histórico de vendas necessário: O número de períodos a incluir em regressão (opção de processamento 5a), mais 1 mais o número de períodos de tempo para avaliar o desempenho da previsão (opção de processamento 19). A.8.1 Cálculo de Previsão Número de períodos a incluir em regressão (opção de processamento 6a) 3 neste exemplo Para cada mês da previsão, adicione o aumento ou diminuição durante os períodos especificados antes do período de retenção do período anterior. Média dos três meses anteriores (114 119 137) / 3 123.3333 Resumo dos três meses anteriores com peso considerado (114 1) (119 2) (137 3) 763 Diferença entre os valores 763 - 123.3333 (1 2 3) 23 Relação (12 22 32) - 2 3 14 - 12 2 Valor1 Diferença / Relação 23/2 11,5 Valor2 Relação média-valor1 123,3333 - 11,5 2 100,333 Previsão (1 n) valor1 valor2 4 11,5 100,333 146,333 ou 146 Previsão 5 11,5 100,3333 157,8333 ou 158 Previsão 6 11.5 100.3333 169.3333 ou 169 A.8.2 Cálculo de Previsão Simulado Vendas de Outubro de 2004: Média dos três meses anteriores (129 140 131) / 3 133.3333 Resumo dos três meses anteriores com ponderação considerada (129 1) (140 2) (131 3) 802 Diferença entre os valores 802 - 133.3333 (1 2 3) 2 Relação (12 22 32) - 2 3 14 - 12 2 Valor1 Diferença / Relação 2/2 1 Valor2 Relação média-valor1 133.3333 - 1 2 131.3333 Previsão (1 N) valor1 valor2 4 1 131.3333 135.3333 Vendas de Novembro de 2004 Média dos últimos três meses (140 131 114) / 3 128.3333 Resumo dos três meses anteriores com ponderação considerada (140 1) (131 2) (114 3) 744 Diferença entre Valores 744 - 128.3333 (1 2 3) -25.9999 Valor1 Diferença / Rácio -25.9999 / 2 -12.9999 Valor2 Relação média-valor1 128.3333 - (-12.9999) 2 154.3333 Previsão 4 -12.9999 154.3333 102.3333 Média de Dezembro de 2004 dos três meses anteriores ( 131 114 119) / 3 121.3333 Resumo dos três meses anteriores com ponderação considerada (131 1) (114 2) (119 3) 716 Diferença entre os valores 716 - 121.3333 (1 2 3) -11.9999 Valor1 Diferença / Rácio -11.9999 / 2 -5,9999 Valor2 Relação média - valor1 121,3333 - (-5,9999) 2 133,333 Previsão 4 (-5,9999) 133,3333 109,3333 A.8.3 Percentagem de Precisão Cálculo POA (135,33 102,33 109,33) / (114 119 137) 100 93,78 A.8,4 Média Absoluta Métodos 7 - Aproximação do Segundo Grau A Regressão Linear determina os valores para aeb na fórmula de previsão Y a bX com o objetivo de ajustar uma linha reta para Os dados do histórico de vendas. Aproximação de segundo grau é semelhante. No entanto, este método determina valores para a, b e c na fórmula de previsão Y a bX cX2 com o objetivo de ajustar uma curva aos dados do histórico de vendas. Este método pode ser útil quando um produto está na transição entre fases de um ciclo de vida. Por exemplo, quando um novo produto passa da introdução para os estádios de crescimento, a tendência de vendas pode acelerar. Devido ao termo de segunda ordem, a previsão pode aproximar-se rapidamente do infinito ou cair para zero (dependendo se o coeficiente c é positivo ou negativo). Portanto, este método é útil apenas no curto prazo. Especificações de previsão: As fórmulas encontram a, b e c para encaixar uma curva em exatamente três pontos. Você especifica n na opção de processamento 7a, o número de períodos de tempo de dados a serem acumulados em cada um dos três pontos. Neste exemplo n 3. Portanto, os dados de vendas reais de abril a junho são combinados no primeiro ponto, Q1. Julho a setembro são adicionados em conjunto para criar Q2, e de outubro a dezembro somam para Q3. A curva será ajustada aos três valores Q1, Q2 e Q3. Histórico de vendas necessário: 3 n períodos para calcular a previsão mais o número de períodos necessários para avaliar o desempenho da previsão (PBF). Número de períodos a incluir (opção de processamento 7a) 3 neste exemplo Utilize os meses anteriores (3 n) em blocos de três meses: Q1 (Abr - Jun) 125 122 137 384 Q2 (Jul - Set) 129 140 131 400 Q3 O passo seguinte envolve o cálculo dos três coeficientes a, b e c a serem usados ​​na fórmula de previsão Y a bX cX2 (1) Q1 a bX cX2 (onde X 1) abc (2) Q2 A b c c X 2 (onde X 2) a 2b 4c (3) Q3 a bX cX2 (onde X 3) a 3b 9c Resolva as três equações simultaneamente para encontrar b, ae c: Subtraia a equação (1) da equação (2) E resolva para b (2) - (1) Q2 - Q1 b 3c Substitua esta equação para b na equação (3) (3) Q3 a 3 (Q2 - Q1) - 3c c Finalmente, substitua estas equações por aeb por (Q1 - Q2) (Q1 - Q2) / 2 O método de Aproximação de Segundo Grau calcula a, b e c da seguinte forma: a Q3 - 3 (Q2 - Q1) 370 - 3 (400 - 384) 322 c (Q3 - Q2) (Q1 - Q2) / 2 (370-400) (322 340 - 368) / 3 294/3 98 por período de Abril a Junho de 2003 (X2) - 3c (400 - 384) - (3 -23) 85 Y a bX cX2 322 85X Previsão (X5): (322 510 - 828) / 3 1,33 ou 1 por período de outubro a dezembro (X7) (322 595 - 1127) / 3 -70 A.9.2 Cálculo de Previsão Simulado Vendas de Outubro, Novembro e Dezembro de 2004: Q1 (Jan - Mar) 360 Q2 (Abril - Junho) 384 Q3 (Jul - Set) 400 a 400 - 3 (384 - 360) 328 (400 - 384) (360 - 384) / 2 -4 b (384 - 360) - 3 (-4) 36 328 36 4 (-4) 16/3 136 A.9.3 Percentagem do Cálculo da Precisão POA (136 136 136) / (114 119 137) 100 110,27 A.9.4 Cálculo do Desvio Absoluto Médio MAD (136 - 114 136 - 119 136 - 137) / 3 13.33 A.10 Método 8 - Método Flexível O Método Flexível (Percentagem sobre n Meses Anterior) É semelhante ao método 1, porcentagem sobre o ano passado. Ambos os métodos multiplicam os dados de vendas de um período de tempo anterior por um fator especificado pelo usuário e projetam o resultado para o futuro. No método Percent Over Last Year, a projeção é baseada em dados do mesmo período do ano anterior. O método flexível adiciona a capacidade de especificar um período de tempo diferente do mesmo período do ano passado para usar como base para os cálculos. Fator de multiplicação. Por exemplo, especifique 1.15 na opção de processamento 8b para aumentar os dados do histórico de vendas anteriores em 15. Período de base. Por exemplo, n 3 fará com que a primeira previsão se baseie em dados de vendas em outubro de 2005. Histórico de vendas mínimo: O usuário especificou o número de períodos de volta ao período base, mais o número de períodos necessários para avaliar o desempenho da previsão PBF). A.10.4 Cálculo do Desvio Absoluto Médio MAD (148 - 114 161 - 119 151 - 137) / 3 30 A.11 Método 9 - Média Móvel Ponderada O método Média Móvel Ponderada (WMA) é semelhante ao Método 4, Média Móvel (MA) . No entanto, com a Média Móvel Ponderada, você pode atribuir pesos desiguais aos dados históricos. O método calcula uma média ponderada do histórico de vendas recente para chegar a uma projeção para o curto prazo. Os dados mais recentes geralmente são atribuídos a um peso maior do que os dados mais antigos, o que torna a WMA mais responsiva às mudanças no nível de vendas. No entanto, o viés de previsão e erros sistemáticos ainda ocorrem quando o histórico de vendas do produto exibe tendência forte ou padrões sazonais. Esse método funciona melhor para as projeções de curto prazo de produtos maduros do que para produtos em estágios de crescimento ou obsolescência do ciclo de vida. N o número de períodos do histórico de vendas a utilizar no cálculo da previsão. Por exemplo, especifique n 3 na opção de processamento 9a para usar os três períodos mais recentes como base para a projeção para o próximo período de tempo. Um valor grande para n (como 12) requer mais histórico de vendas. Isso resulta em uma previsão estável, mas será lento para reconhecer mudanças no nível de vendas. Por outro lado, um pequeno valor para n (como 3) responderá mais rapidamente a mudanças no nível de vendas, mas a previsão pode flutuar tão amplamente que a produção não pode responder às variações. O peso atribuído a cada um dos períodos de dados históricos. Os pesos atribuídos devem totalizar 1,00. Por exemplo, quando n 3, atribua pesos de 0,6, 0,3 e 0,1, com os dados mais recentes recebendo o maior peso. Histórico de vendas mínimo necessário: n mais o número de períodos de tempo necessários para avaliar o desempenho da previsão (PBF). MAD (133,5 - 114 121,7 - 119 118,7 - 137) / 3 13,5 A.12 Método 10 - Suavização linear Este método é semelhante ao Método 9, Média Móvel Ponderada (WMA). No entanto, em vez de atribuir arbitrariamente ponderações aos dados históricos, uma fórmula é usada para atribuir pesos que diminuem linearmente e somam a 1,00. O método calcula então uma média ponderada do histórico de vendas recente para chegar a uma projeção para o curto prazo. Como é verdade em todas as técnicas de média linear de média móvel, previsão de viés e erros sistemáticos ocorrem quando o histórico de vendas do produto exibe tendência forte ou padrões sazonais. Esse método funciona melhor para as projeções de curto prazo de produtos maduros do que para produtos em estágios de crescimento ou obsolescência do ciclo de vida. N o número de períodos do histórico de vendas a utilizar no cálculo da previsão. Isto é especificado na opção de processamento 10a. Por exemplo, especifique n 3 na opção de processamento 10b para usar os três períodos mais recentes como base para a projeção para o próximo período de tempo. O sistema atribuirá automaticamente os pesos aos dados históricos que diminuem linearmente e somam a 1,00. Por exemplo, quando n3, o sistema atribuirá pesos de 0,5, 0,3333 e 0,1, com os dados mais recentes recebendo o maior peso. Histórico de vendas mínimo necessário: n mais o número de períodos de tempo necessários para avaliar o desempenho da previsão (PBF). A.12.1 Cálculo de Previsão Número de períodos a incluir na média de suavização (opção de processamento 10a) 3 neste exemplo Razão para um período anterior 3 / (n2 n) / 2 3 / (32 3) / 2 3/6 0,5 Razão para dois Períodos anteriores 2 / (n2 n) / 2 2 / (32 3) / 2 2/6 0,3333 .. Relação para três períodos anteriores 1 / (n2 n) / 2 1 / (32 3) / 2 1/6 0,1666. Previsão de Janeiro: 137 0,5 119 1/3 114 1/6 127,16 ou 127 Previsão de Fevereiro: 127 0,5 137 1/3 119 1/6 129 Previsão de Março: 129 0,5 127 1/3 137 1/6 129,666 ou 130 A.12.2 Cálculo Previsto Simulado Outubro 2004 vendas 129 1/6 140 2/6 131 3/6 133.6666 Novembro 2004 vendas 140 1/6 131 2/6 114 3/6 124 Dezembro 2004 vendas 131 1/6 114 2/6 119 3/6 119,333 A.12.3 Percentagem do Cálculo da Precisão POA (133.6666 124 119.3333) / (114 119 137) 100 101.891 A.12.4 Cálculo do Desvio Absoluto Médio MAD (133.6666 - 114 124 - 119 119.3333 - 137) / 3 14.1111 A.13 Método 11 - Suavização Exponencial Este método é semelhante ao Método 10, Suavização Linear. No Linear Smoothing o sistema atribui pesos aos dados históricos que diminuem linearmente. Na suavização exponencial, o sistema atribui pesos que decrescem exponencialmente. A equação de previsão de suavização exponencial é: Previsão a (Vendas reais anteriores) (1-a) Previsão Anterior A previsão é uma média ponderada das vendas reais do período anterior e da previsão do período anterior. A é o peso aplicado às vendas reais do período anterior. (1-a) é o peso aplicado à previsão do período anterior. Valores válidos para um intervalo de 0 a 1, e geralmente caem entre 0,1 e 0,4. A soma dos pesos é 1,00. A (1-a) 1 Você deve atribuir um valor para a constante de suavização, a. Se você não atribui valores para a constante de suavização, o sistema calcula um valor assumido com base no número de períodos do histórico de vendas especificado na opção de processamento 11a. A constante de suavização utilizada no cálculo da média suavizada para o nível geral ou magnitude das vendas. Valores válidos para um intervalo de 0 a 1. n o intervalo de dados do histórico de vendas a incluir nos cálculos. Geralmente um ano de dados de histórico de vendas é suficiente para estimar o nível geral de vendas. Para este exemplo, foi escolhido um pequeno valor para n (n 3) para reduzir os cálculos manuais necessários para verificar os resultados. A suavização exponencial pode gerar uma previsão baseada em apenas um ponto de dados históricos. Histórico de vendas mínimo necessário: n mais o número de períodos de tempo necessários para avaliar o desempenho da previsão (PBF). A.13.1 Cálculo de Previsão Número de períodos a incluir na média de suavização (opção de processamento 11a) 3 e factor alfa (opção de processamento 11b) em branco neste exemplo um factor para os dados de vendas mais antigos 2 / (11) ou 1 quando alfa é Especificou um fator para o segundo mais antigo dados de vendas 2 / (12), ou alfa quando alfa é especificado um fator para o terceiro mais antigos dados de vendas 2 / (13), ou alfa quando alfa é especificado um fator para os dados de vendas mais recentes 2 / (1n), ou alfa quando o alfa é especificado November Sm. Média. A (Outubro Real) (1 - a) Outubro Sm. Média. 1 114 0 0 114 Dezembro Sm. Média. A (Novembro Real) (1 - a) Novembro Sm. Média. 2/3 119 1/3 114 117.3333 Janeiro Previsão a (Dezembro Real) (1 - a) Dezembro Sm. Média. 2/4 137 2/4 117.3333 127.16665 ou 127 Fevereiro Previsão Previsão de Janeiro 127 Março Previsão Previsão de Janeiro 127 A.13.2 Cálculo de Previsão Simulado Julho, 2004 Sm. Média. 2/2 129 129 Agosto Sm. Média. 2/3 140 1/3 129 136,333 Setembro Sm. Média. 2/4 131 2/4 136.3333 133.6666 Outubro, 2004 vendas Setembro Sm. Média. 133,6666 Agosto, 2004 Sm. Média. 2/2 140 140 Setembro Sm. Média. 2/3 131 1/3 140 134 Outubro Sm. Média. 2/4 114 2/4 134 124 Novembro, 2004 vendas Setembro Sm. Média. 124 Setembro 2004 Sm. Média. 2/2 131 131 Outubro Sm. Média. 2/3 114 1/3 131 119,6666 Novembro Sm. Média. 2/4 119 2/4 119.6666 119.3333 Dezembro 2004 vendas Setembro Sm. Média. 119.3333 A.13.3 Percentagem do Cálculo da Precisão POA (133.6666 124 119.3333) / (114 119 137) 100 101.891 A.13.4 Cálculo do Desvio Absoluto Médio MAD (133.6666 - 114 124 - 119 119.3333 - 137) / 3 14.1111 A.14 Método 12 - Suavização Exponencial com Tendência e Sazonalidade Este método é semelhante ao Método 11, Suavização Exponencial em que é calculada uma média suavizada. No entanto, o Método 12 também inclui um termo na equação de previsão para calcular uma tendência suavizada. A previsão é composta por uma média suavizada ajustada para uma tendência linear. Quando especificada na opção de processamento, a previsão também é ajustada pela sazonalidade. A constante de suavização utilizada no cálculo da média suavizada para o nível geral ou magnitude das vendas. Valores válidos para alfa variam de 0 a 1. b a constante de suavização usada no cálculo da média suavizada para a componente de tendência da previsão. Valores válidos para beta variam de 0 a 1. Se um índice sazonal é aplicado à previsão aeb são independentes um do outro. Eles não precisam adicionar 1.0. Histórico de vendas mínimo obrigatório: dois anos mais o número de períodos de tempo necessários para avaliar o desempenho da previsão (PBF). O método 12 usa duas equações exponenciais de suavização e uma média simples para calcular uma média suavizada, uma tendência suavizada e um fator sazonal médio simples. A.14.1 Cálculo de Previsão A) Uma média exponencialmente suavizada MAD (122.81 - 114 133.14 - 119 135.33 - 137) / 3 8.2 A.15 Avaliação das Previsões Você pode selecionar métodos de previsão para gerar até doze previsões para cada produto. Cada método de previsão provavelmente criará uma projeção ligeiramente diferente. Quando milhares de produtos são previstos, é impraticável tomar uma decisão subjetiva sobre qual das previsões usar em seus planos para cada um dos produtos. O sistema avalia automaticamente o desempenho de cada um dos métodos de previsão selecionados e para cada um dos produtos previstos. Você pode escolher entre dois critérios de desempenho, Desvio Médio Absoluto (MAD) e Porcentagem de Precisão (POA). MAD é uma medida do erro de previsão. POA é uma medida do viés de previsão. Ambas as técnicas de avaliação de desempenho requerem dados de histórico de vendas reais para um período de tempo especificado pelo usuário. Esse período da história recente é chamado de período de retenção ou período de melhor ajuste (PBF). Para medir o desempenho de um método de previsão, use as fórmulas de previsão para simular uma previsão para o período de retenção histórico. Geralmente, haverá diferenças entre os dados de vendas reais ea previsão simulada para o período de retenção. Quando vários métodos de previsão são selecionados, esse mesmo processo ocorre para cada método. Várias previsões são calculadas para o período de retenção e comparadas com o histórico de vendas conhecido para esse mesmo período de tempo. Recomenda-se que o método de previsão que produz o melhor ajuste (melhor ajuste) entre a previsão e as vendas reais durante o período de retenção seja usado em seus planos. Esta recomendação é específica para cada produto e pode mudar de uma geração de projeção para outra. A.16 Desvio absoluto médio (MAD) MAD é a média (ou média) dos valores absolutos (ou magnitude) dos desvios (ou erros) entre os dados reais e os previstos. MAD é uma medida da magnitude média de erros a esperar, dado um método de previsão e histórico de dados. Como os valores absolutos são usados ​​no cálculo, os erros positivos não cancelam os erros negativos. Ao comparar vários métodos de previsão, aquele com o menor MAD mostrou ser o mais confiável para esse produto para esse período de retenção. Quando a previsão é imparcial e os erros são normalmente distribuídos, existe uma relação matemática simples entre MAD e duas outras medidas comuns de distribuição, desvio padrão e erro quadrático médio: A.16.1 Porcentagem de Precisão (POA) Porcentagem de Precisão (POA) é Uma medida do viés de previsão. Quando as previsões são consistentemente muito altas, os estoques se acumulam e os custos de estoque aumentam. Quando as previsões são consistentemente duas baixas, os estoques são consumidos eo serviço ao cliente diminui. Uma previsão que é 10 unidades muito baixo, então 8 unidades muito alto, então 2 unidades muito alto, seria uma previsão imparciais. O erro positivo de 10 é cancelado por erros negativos de 8 e 2. Erro real - previsão Quando um produto pode ser armazenado no inventário e quando a previsão é imparcial, uma pequena quantidade de estoque de segurança pode ser usado para amortecer os erros. Nesta situação, não é tão importante eliminar erros de previsão como é gerar previsões imparciais. No entanto, no sector dos serviços, a situação acima seria encarada como três erros. O serviço seria insuficiente no primeiro período, então overstaffed para os próximos dois períodos. Nos serviços, a magnitude dos erros de previsão é geralmente mais importante do que o viés previsto. A soma durante o período de retenção permite erros positivos para cancelar erros negativos. Quando o total de vendas reais excede o total de vendas previstas, a proporção é superior a 100. Naturalmente, é impossível ser mais de 100 precisos. Quando uma previsão é imparcial, a razão POA será 100. Portanto, é mais desejável ser 95 precisos do que ser precisos 110. O critério POA seleciona o método de previsão que tem uma proporção de POA mais próxima de 100. O script nesta página aprimora a navegação de conteúdo, mas não altera o conteúdo de nenhuma maneira. Modelos de média móvel e de suavização exponencial Como um primeiro passo para ir além dos modelos de média, Modelos de caminhada aleatória e modelos de tendência linear, padrões e tendências não sazonais podem ser extrapolados usando um modelo de média móvel ou suavização. A suposição básica por trás dos modelos de média e suavização é que a série temporal é localmente estacionária com uma média lentamente variável. Assim, tomamos uma média móvel (local) para estimar o valor atual da média e então usamos isso como a previsão para o futuro próximo. Isto pode ser considerado como um compromisso entre o modelo médio e o modelo aleatório-andar-sem-deriva. A mesma estratégia pode ser usada para estimar e extrapolar uma tendência local. Uma média móvel é muitas vezes chamado de uma versão quotsmoothedquot da série original, porque a média de curto prazo tem o efeito de suavizar os solavancos na série original. Ajustando o grau de suavização (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 ficar 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 tenderá a ficar para trás Valor real da média local em cerca de (m1) / 2 períodos. Dessa forma, dizemos que a idade média dos dados na média móvel simples é (m1) / 2 relativa ao período para o qual a previsão é calculada: é a quantidade de tempo em que as previsões tendem a ficar atrás dos pontos de inflexão na dados. Por exemplo, se você estiver calculando a média dos últimos 5 valores, as previsões serão cerca de 3 períodos atrasados ​​em responder 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 é muito grande (comparável ao comprimento do período de estimação), o modelo SMA é equivalente ao modelo médio. Como com qualquer parâmetro de um modelo de previsão, é costume ajustar o valor de k para obter o melhor quotfitquot aos dados, isto é, os erros de previsão mais pequenos em média. Aqui está um exemplo de uma série que parece apresentar flutuações aleatórias em torno de uma média de variação lenta. Primeiro, vamos tentar ajustá-lo com um modelo de caminhada aleatória, o que equivale a uma média móvel simples de um termo: O modelo de caminhada aleatória responde muito rapidamente às mudanças na série, mas ao fazê-lo ele escolhe grande parte do quotnoisequot no Dados (as flutuações aleatórias), bem como o quotsignalquot (a média local). Se, em vez disso, tentarmos uma média móvel simples de 5 termos, obtemos um conjunto de previsões mais suaves: A média móvel simples de 5 períodos produz erros significativamente menores do que o modelo de caminhada aleatória neste caso. A idade média dos dados nessa previsão é de 3 ((51) / 2), de modo que ela tende a ficar atrás de pontos de viragem em cerca de três períodos. (Por exemplo, uma desaceleração parece ter ocorrido no período 21, mas as previsões não virar até vários períodos mais tarde.) 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 alargam à medida que o horizonte de previsão aumenta. Isto obviamente não é correto Infelizmente, não há nenhuma teoria estatística subjacente que nos diga como os intervalos de confiança devem se ampliar para este modelo. No entanto, não é muito difícil calcular estimativas empíricas dos limites de confiança para as previsões de longo prazo. 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 retardado: A idade média é agora de 5 períodos ((91) / 2). Se tomarmos uma média móvel de 19 períodos, a idade média aumenta para 10: Observe que, na verdade, as previsões estão agora atrasadas por pontos de inflexão em cerca de 10 períodos. Qual a quantidade de suavização é melhor para esta série Aqui está uma tabela que compara suas estatísticas de erro, incluindo também uma média de 3-termo: Modelo C, a média móvel de 5-termo, rende o menor valor de RMSE por uma pequena margem sobre o 3 E médias de 9-termo, e suas outras estatísticas são quase idênticas. Assim, entre os modelos com estatísticas de erro muito semelhantes, podemos escolher se preferiríamos um pouco mais de resposta ou um pouco mais de suavidade nas previsões. O modelo de média móvel simples descrito acima tem a propriedade indesejável de tratar as últimas k observações igualmente e completamente ignora todas as observações anteriores. (Voltar ao início da página.) Marrons Simples Exponencial Suavização (exponencialmente ponderada média móvel) 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 a segunda mais recente, ea segunda mais recente deve ter um pouco mais de peso que a 3ª mais recente, e em breve. O modelo de suavização exponencial simples (SES) realiza isso. Vamos 945 denotar uma constante quotsmoothingquot (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, conforme estimado a partir dos dados até o presente. O valor de L no tempo t é calculado recursivamente a partir de seu próprio valor anterior como este: Assim, o valor suavizado atual 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 suavizado 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 por uma fração 945. é o erro feito em Tempo t. Na terceira versão, a previsão é uma média móvel exponencialmente ponderada (ou seja, descontada) 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: Célula única e contém referências de células que apontam para a previsão anterior, a observação anterior ea 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, assumindo que o primeiro valor suavizado é definido igual à média. A idade média dos dados na previsão de suavização exponencial simples é de 1/945 em relação ao período para o qual a previsão é calculada. (Isso não é suposto ser óbvio, mas pode ser facilmente demonstrado através da avaliação de uma série infinita.) Portanto, a previsão média móvel simples tende a ficar para trás de pontos de viragem em cerca de 1/945 períodos. Por exemplo, quando 945 0,5 o atraso é 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 dada idade média (isto é, a quantidade de atraso), a previsão de suavização exponencial simples (SES) é um pouco superior à previsão de média móvel simples (SMA) porque coloca relativamente mais peso na observação mais recente - i. e. É ligeiramente mais quotresponsivequot às mudanças que ocorrem no passado recente. Por exemplo, um modelo SMA com 9 termos e um modelo SES com 945 0,2 têm uma idade média de 5 para os dados nas suas previsões, mas o modelo SES coloca mais peso nos últimos 3 valores do que o modelo SMA e no modelo SMA. Uma outra vantagem importante do modelo SES sobre o modelo SMA é que o modelo SES usa um parâmetro de suavização que é continuamente variável, de modo que pode ser facilmente otimizado Usando um algoritmo quotsolverquot para minimizar o erro quadrático médio. O valor óptimo de 945 no modelo SES para esta série revela-se 0.2961, como mostrado aqui: A idade média dos dados nesta previsão é de 1 / 0.2961 3.4 períodos, que é semelhante ao de um 6-termo simples de movimento média. As previsões a longo prazo do modelo SES são uma linha reta horizontal. Como no modelo SMA eo modelo de caminhada aleatória sem crescimento. No entanto, note que os intervalos de confiança calculados por Statgraphics agora divergem de uma forma razoavelmente aparente, 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 tanto mais previsível do que o modelo de caminhada aleatória. Um modelo SES é realmente um caso especial de um modelo ARIMA. De modo que a teoria estatística dos modelos ARIMA fornece uma base sólida para o cálculo de 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 quimétrico ARIMA (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 à série aqui analisada, o coeficiente MA estimado (1) resulta ser 0,7029, que é quase exatamente um menos 0,2961. É possível adicionar a hipótese de uma tendência linear constante não-zero para um modelo SES. Para 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 então uma tendência que é igual à tendência média observada ao longo de todo o período de estimação. Você não pode fazer isso em conjunto com o ajuste sazonal, porque as opções de ajuste sazonal são desativadas quando o tipo de modelo é definido como ARIMA. No entanto, você pode adicionar uma tendência exponencial de longo prazo constante 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 adequada de inflação (crescimento percentual) por período pode ser estimada como o coeficiente de declive num modelo de tendência linear ajustado aos dados em conjunto com uma transformação de logaritmo natural, ou pode basear-se em outra informação independente sobre as perspectivas de crescimento a longo prazo . (Retornar ao início da página.) Browns Linear (ie double) Suavização exponencial Os modelos SMA e SES assumem que não há tendência de qualquer tipo nos dados (o que geralmente é OK ou pelo menos não muito ruim para 1- Antecipadamente quando os dados são relativamente ruidosos) e podem ser modificados para incorporar uma tendência linear constante como mostrado acima. O que acontece com as tendências a curto prazo Se uma série exibe uma taxa variável de crescimento ou um padrão cíclico que se destaque claramente contra o ruído, e se houver uma necessidade de prever mais de um período à frente, a estimativa de uma tendência local também pode ser um problema. O modelo de suavização exponencial simples pode ser generalizado para obter um modelo de suavização exponencial linear (LES) que calcula estimativas locais de nível e tendência. O modelo de tendência de variação de tempo mais simples é o modelo de alisamento exponencial linear de Browns, que usa duas séries suavizadas diferentes que são 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 suavização exponencial linear de Brown8217s, como a do modelo de suavização exponencial simples, pode ser expressa em um número de formas diferentes mas equivalentes. A forma quotstandard deste modelo é usualmente expressa da seguinte maneira: Seja S a série de suavização simples obtida pela aplicação de suavização exponencial simples à série Y. Ou seja, o valor de S no período t é dado por: (Lembre-se que, sob simples Exponencial, esta seria a previsão para Y no período t1.) Então deixe Squot denotar a série duplamente-alisada obtida aplicando a suavização exponencial simples (usando o mesmo 945) à série S: Finalmente, a previsão para Y tk. Para qualquer kgt1, é dada por: Isto produz e 1 0 (isto é, enganar um pouco e deixar a primeira previsão igual à primeira observação real) e e 2 Y 2 8211 Y 1. Após o que as previsões são geradas usando a equação acima. Isto produz os mesmos valores ajustados que a fórmula baseada em S e S se estes últimos foram iniciados utilizando 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 Smoothing Brown8217s O modelo LES calcula estimativas locais de nível e tendência ao suavizar os dados recentes, mas o fato de que ele faz isso com um único parâmetro de suavização coloca uma restrição nos padrões de dados que é capaz de ajustar: o nível ea tendência Não são permitidos variar em taxas independentes. Holt8217s modelo LES aborda esta questão, incluindo duas constantes de alisamento, um para o nível e um para a tendência. Em qualquer momento t, como no modelo Brown8217s, existe uma estimativa L t do nível local e uma estimativa T t da tendência local. Aqui eles são calculados recursivamente a partir do valor de Y observado no tempo t e as estimativas anteriores do nível e tendência por duas equações que aplicam alisamento exponencial para eles separadamente. Se o nível estimado ea tendência no tempo t-1 são L t82091 e T t-1. Respectivamente, então a previsão para 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 computada recursivamente pela interpolação entre Y tshy e sua previsão, L t-1 T t-1, usando pesos de 945 e 1-945. A mudança no nível estimado, Nomeadamente L t 8209 L t82091. Pode ser interpretado como uma medida ruidosa da tendência no tempo t. A estimativa actualizada da tendência é então calculada recursivamente pela interpolação 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 tendência 946 é análoga à da constante de alisamento de nível 945. Modelos com valores pequenos de 946 assumem que a tendência muda apenas muito lentamente ao longo do tempo, enquanto modelos com Maior 946 supor que está mudando mais rapidamente. Um modelo com um 946 grande acredita que o futuro distante é muito incerto, porque os erros na tendência-estimativa tornam-se completamente importantes ao prever mais de um período adiante. 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 se tornam 945 0,3048 e 946 0,008. O valor muito pequeno de 946 significa que o modelo assume muito pouca mudança 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 que é usada na estimativa do nível local da série, a idade média dos dados que é usada na estimativa da tendência local é proporcional a 1/946, embora não exatamente igual a isto. Neste caso, isto é 1 / 0.006 125. Este número é muito preciso, na medida em que a precisão da estimativa de 946 é realmente de 3 casas decimais, mas é da mesma ordem geral de magnitude que o tamanho da amostra de 100 , Assim que este modelo está calculando a média sobre bastante muita história em estimar a tendência. O gráfico de previsão abaixo mostra que o modelo LES estima uma tendência local ligeiramente 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 pelo ajuste do modelo SES com ou sem tendência, de modo que este é quase o mesmo modelo. Agora, eles parecem previsões razoáveis ​​para um modelo que é suposto estar estimando 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 minimizando o erro quadrático das previsões de um passo à frente, e não as previsões a mais longo prazo, caso em que a tendência não faz muita diferença. Se tudo o que você está olhando são 1-passo-frente erros, você não está vendo a imagem maior de tendências sobre (digamos) 10 ou 20 períodos. A fim de obter este modelo mais em sintonia com a nossa extrapolação do globo ocular dos dados, podemos ajustar manualmente a tendência de suavização constante para que ele usa uma linha de base mais curto para a estimativa de tendência. Por exemplo, se escolhemos definir 946 0,1, então a idade média dos dados usados ​​na estimativa da tendência local é de 10 períodos, o que significa que estamos fazendo uma média da tendência ao longo dos últimos 20 períodos aproximadamente. Here8217s o que o lote de previsão parece se ajustarmos 946 0.1 mantendo 945 0.3. Isso parece intuitivamente razoável para esta série, embora seja provavelmente perigoso para extrapolar esta tendência mais de 10 períodos no futuro. E sobre as estatísticas de erro Aqui está uma comparação de modelos para os dois modelos mostrados acima, bem como três modelos SES. O valor ótimo de 945 para o modelo SES é de aproximadamente 0,3, mas resultados semelhantes (com ligeiramente 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) Alisamento exponencial simples com alfa 0,5 (D) Alisamento exponencial simples com alfa 0,3 (E) Alisamento exponencial simples com alfa 0,2 Suas estatísticas são quase idênticas, então realmente não podemos fazer a escolha com base De erros de previsão de 1 passo à frente dentro da amostra de dados. Temos de recorrer a outras considerações. Se acreditarmos firmemente que faz sentido basear a estimativa de tendência atual sobre o que aconteceu nos últimos 20 períodos, podemos fazer um caso para o modelo LES com 945 0,3 e 946 0,1. Se quisermos ser agnósticos quanto à existência de uma tendência local, então um dos modelos SES pode ser mais fácil de explicar e também fornecerá mais previsões de médio-caminho para os próximos 5 ou 10 períodos. Evidências empíricas sugerem que, se os dados já tiverem sido ajustados (se necessário) para a inflação, então pode ser imprudente extrapolar os resultados lineares de curto prazo Muito para o futuro. As tendências evidentes hoje podem afrouxar no futuro devido às causas variadas tais como a obsolescência do produto, a competição aumentada, e os abrandamentos cíclicos ou as ascensões em uma indústria. Por esta razão, a suavização exponencial simples geralmente desempenha melhor fora da amostra do que poderia ser esperado, apesar da sua extrapolação de tendência horizontal quotnaivequot. Modificações de tendência amortecida do modelo de suavização exponencial linear também são freqüentemente usadas na prática para introduzir uma nota de conservadorismo em suas projeções de tendência. O modelo LES com tendência a amortecimento 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. A largura dos intervalos de confiança depende de (i) o erro RMS do modelo, (ii) o tipo de suavização (simples ou linear) (iii) o valor (S) da (s) constante (s) de suavização e (iv) o número de períodos que você está prevendo. Em geral, os intervalos se espalham mais rapidamente à medida que o 945 se torna maior no modelo SES e eles se espalham muito mais rápido quando se usa linear ao invés de alisamento simples. Este tópico é discutido mais adiante na seção de modelos ARIMA das notas. (Voltar ao topo da página.)

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Como um full ECN / STP broker FXOpen UK não tomar o outro lado dos comércios, mas passá-los para os fornecedores de liquidez e bancos, ou seja, não há conflito de interesses entre o corretor eo comerciante. Operando com total transparência e justiça, FXOPen UK s comerciantes podem ter a certeza de sua paz de espírito quando se trata da segurança do seu dinheiro. Quanto às plataformas de negociação que estão disponíveis na FXOpen UK, os comerciantes têm uma escolha de 3 versões da plataforma de negociação MetaTrader 4 (MT4). Esta plataforma é considerada como a plataforma de negociação mais popular na indústria forex spot e CFDs, como mais de 90 do varejo volume de negociação FX é executado através dele. Isso não é surpreendente, pois a plataforma está repleta de recursos, tais como: 3 tipos de execuções - Execução instantânea, Execução de mercado e Trailing Stops Automated Trading Pacote de gráficos abrangente Mais de 50 Construído em indicadores técnicos Negociação direta dos gráficos Com esses recursos sofisticados e avançados, É de pouca maravilha por que o MT4 é tão popular entre os comerciantes de todo o mundo. Para atender as diferentes categorias de comerciantes se inscrever com eles, FXOpen UK forneceram 2 tipos principais de contas de negociação para atender às suas necessidades comerciais variadas. ECN (Rede de Comunicação Eletrônica) O grupo FXOpen de empresas é na verdade o primeiro corretor de forex on-line que oferecem seus comerciantes ECN negociação em sua plataforma MT4. A rede que liga todos os principais provedores de liquidez em conjunto e corresponde às ordens de negociação com as melhores taxas em tempo real. Através das contas ECN, FXOpen s comerciantes podem negociar no spread interbancário, pagando uma pequena comissão para FXOpen UK para os serviços ECN. As contas ECN na FXOpen UK são classificadas em: 300, 300, 200 Depósito mínimo 1500, 1500, 1000 Depósito mínimo 50000, 50000, 30000 Depósito mínimo As contas ECN também permitem comerciantes a comerciante em CFDs ou Contrato de Diferenças. Trata-se de instrumentos financeiros que permitem aos operadores especular sobre o preço de um activo subjacente sem ter de possuir o activo real. Os CFDs da FXOpen UK s atualmente cobrem índices de mercado, petróleo bruto e mercado de gás natural. STP (Straight Through Processing) Com um depósito mínimo de 300, 300, 200, os comerciantes já podem começar a negociar a partir de uma conta STP. A conta STP combina a vantagem da execução do mercado em tempo real com a comissão incorporada no preço já. Embora o tamanho mínimo da transação pode ser tão pequeno quanto 0,01 lote, a relação de alavancagem é de 1: 500. A fim de dar novatos uma chance de experimentar a queda de negociação ao vivo, FXOpen UK tem muito generosamente lhes forneceu uma facilidade de demonstração livre conta. Traders só precisa se registrar (sem qualquer obrigação) para obter acesso à facilidade de conta demo. Comissão Spreads As comissões que são pagáveis ​​em 1 lote quando a negociação a partir de uma conta ECN dependem do tipo de ECN conta do comerciante tem. Para a conta ECN básica, a comissão é 5 unidades da moeda base. Conta ECN padrão tem de pagar 2,5 unidades da moeda base enquanto a conta ECN avançada é cobrada 1,8 unidades da moeda base. Quanto às contas de negociação de STP, os spreads que são pagáveis ​​dependem da liquidez do mercado. O suporte ao cliente no FXOpen UK está disponível das 8h às 20h durante a semana de negociação. Para chegar à equipe de suporte, os comerciantes podem se comunicar usando e-mail, bate-papo ao vivo ou ligue diretamente para o telefone. Choices of Trading Accounts Commission de tão baixo quanto 1,8 unidades ECN Corretora FCA Regulated Broker Baixa exigência de depósito mínimo Ultra apertado Spreads Plataforma escolha limitada a MT4 Não Multi Lingual Suporte Sem ofertas promocionais Não fixo Spread Embora FXOpen UK é considerado um jovem corretor, o fato Que o grupo FXOpen já estabeleceu uma reputação positiva entre a comunidade de comércio on-line significa FXOpen UK é susceptível de replicar o sucesso do Grupo s. FX Empire - A empresa, os funcionários, as subsidiárias e os associados não são responsáveis ​​nem serão responsabilizados conjunta ou solidariamente por qualquer perda ou dano como resultado da confiança nas informações fornecidas neste site. Os dados contidos neste website não são necessariamente fornecidos em tempo real nem necessariamente precisos. FX Empire pode receber uma compensação das empresas apresentadas na rede. Todos os preços aqui são fornecidos por criadores de mercado e não por bolsas. Como esses preços podem não ser precisos e podem diferir do preço de mercado real. FX Empire não se responsabiliza por quaisquer perdas comerciais que você possa incorrer como resultado de usar quaisquer dados dentro do FX Empire. FX Empire 2016 Verifique seu e-mail Um link de ativação foi enviado para seu e-mail. Você começará a receber e-mails somente após ativar sua conta. É totalmente scam e minha história é. Depois de muito tempo trabalhando em EA. I sucesso para construir EA muito forte que dependem de pedidos pendentes. E eu escolho fxopen ECN conta. Na primeira semana eu observo que algumas ordens de dobra muda seus lugares e nós eu fechei a EA abriu novamente em seu lugar correto de s. Eu trabalhei na EA e eu reparei isso como aconteça a ordem couldn t ser alterado a menos que o EA parou ou fechou. Mas agora novos scamming aconteceu. Novas encomendas totalmente aberto e eu poderia observar isso porque se eu fechar uma ordem manualmente que abriu pela EA. A EA vai fechar todas as ordens permanecem e quando eu fechar as ordens erradas a EA não fechar suas ordens. Assim que as ordens abrem por corretor. Até que o grande problema aconteceu e eu perco a conta. Ele era um dia de notícia de NZD. O EA pendurar uma ordem 160 pips longe do momento em que o preço mudou eo corretor cancelou e por esta minha conta destruiu. Eu entre em contato com eles e eles disseram por causa de derrapagem eles couldn t abrir a ordem. Depois disso, eu tento proteger minhas ordens manualmente, mas perdi a conta. Minha conta. 901923 passar. IP13Mw4x servidor. Ecn. fxopen: 443 Adicionado por FXOpen Team em 2016-04-25 07:23 Seu pedido foi cancelado automaticamente, a razão é uma derrapagem significativa, que resultou do comunicado de imprensa. O procedimento, conhecido como Slippage Control para proteger ordens do cliente de abertura a um preço significativamente pior do que o especificado. Esta é uma estrutura inerente ao modelo ECN. Para mais informações, visite: support. fxopen / Knowledgebase / Artigo / View / 230/466 / slippage-control-cancel-by-dealer Atenciosamente, FXOpen Equipe Para: FXopen Manager, Bangkok, Tailândia. Você não tem um nome. Entretanto, você não precisa de esperar para minha indicação, eu tenho o Internet que deposita e tem a prova que já foi transacionado. Mais ainda tenho esclarecer com o meu banco e confirmou. Parafuso seu processador de pagamento. Você apóia é muito lento na escalada. E em cima disso. Pior apoio sempre com má atitude. Iniciar investigação com o seu processador de pagamento. ri muito. Mais como segurando meu dinheiro para que eu pudesse bater uma parada e perder o comércio ehh. Engraçado que seu processador de pagamento não detectar esse problema e mesmo assim, eles acreditariam a minha conta, mas ainda não até agora. e. Eu não recebo um reembolso também. Deixe o público ser o juiz. Aqui está a captura de tela da minha internet banking. 2015-10-13 1Star FXopen é uma farsa total, quando u re constantemente em lucro e eles vão colocá-lo em sua lista de radar quando u tem um comércio de posição ruim e perto de chamada de margem. Eles irão garantir que seu top up está em estado pendente quando a transação foi concluída com êxito. Ao ser escalada para o seu apoio, eles mencionaram a transação falhar devido insuficiente fundo. Wtf. Eu confirmei com o meu banco que já passou. Após 10hrs de espera, minha margem atingiu 50 StopOut e solto que o comércio. A minha aposta, fique longe de FXopen a todo o custo. Você foi avisado. Vou apresentar um estorno por ser antiético. Obrigado pelo seu comentário. Nós investigamos a questão e, como afirmamos anteriormente em nossa comunicação por e-mail, a FXOpen não recebeu seus fundos e, portanto, eles nunca foram creditados na sua conta. Tenha em atenção que só creditamos contas de cliente eWallet depois de termos efectivamente recebido os fundos. As razões para a transação rejeitada foi fundos insuficientes em seu cartão este é o comentário que recebemos do processador de pagamento. Para que possamos investigar esta questão, solicitamos que nos envie sua declaração de cartão de crédito / débito para outubro de 2015, onde é visível que os fundos foram debitados do seu cartão. Depois disso, iniciaríamos a investigação com o nosso processador de pagamentos. Atenciosamente, Equipe de Moderação FXOpen Nota: Clique em Este é seu site nesta página. Isso permitirá que você se inscrever como um representante de revisões. Você será capaz de enviar comentários que ligam diretamente a avaliações individuais. Defstut, Hulst, Holanda Eu não confio fxopen. co. uk. Fez uma pergunta simples e eles não responderam por 15 minutos Você está agora conversando com Gary Thomson (FXOpen UK Support) - Suporte Desk (FXOpen UK) 13: 13steve: hi 13: 13Gary Thomson: Oi como posso ajudar 13: 13steve: Eu estava planejando depositar 13: 14steve: mas agora eu li algo que eu não gosto 13: 14steve: Podemos ter o cliente dinheiro em seu nome em uma conta com um banco ou terceiro localizado fora da Área Econômica Europeia (EEE). Esta conta será segregada de nosso dinheiro ou ativos que podem ser mantidos com o banco ou terceiros. O regime jurídico e regulamentar aplicável a qualquer desses bancos ou terceiros pode ser diferente do do Reino Unido e, no caso de insolvência ou qualquer outra falha equivalente desse banco ou de terceiros, o seu dinheiro pode não ser tão eficazmente protegido como se Seu dinheiro é mantido com um banco equivalente ou terceiro no Reino Unido. 29.1.5 Não seremos responsáveis ​​pela falha ou insolvência de qualquer banco ou terceiro que detém dinheiro, no entanto, se o seu dinheiro é mantido dentro de um país do EEE, uma proporção do seu saldo de caixa pode beneficiar de acordos de compensação nessa jurisdição. 13: 14steve: eu não tenho controle algum onde u colocar o meu dinheiro, e u estado u não são confiáveis ​​para falha dos bancos fora do EEE 13: 21steve: 13: 28steve: ok 13: 28steve: parece que eu tenho que colocar isso Em fóruns para avisar as pessoas 13: 28steve: obrigado u por sua coorperation Aviso de isenção de responsabilidade e risco. Por favor leia. Aviso de Risco. Negociação de câmbio sobre margem carrega um alto nível de risco, e pode não ser adequado para todos os investidores. O alto grau de alavancagem pode trabalhar contra você, bem como para você. Antes de decidir investir em divisas você deve considerar cuidadosamente seus objetivos de investimento, nível de experiência e apetite pelo risco. A possibilidade existe que você poderia sustentar uma perda de alguns ou todos do seu investimento inicial e, portanto, você não deve investir o dinheiro que você não pode dar ao luxo de perder. Você deve estar ciente de todos os riscos associados com negociação de câmbio, e procurar aconselhamento de um consultor financeiro independente, se você tiver quaisquer dúvidas. Disclaimer Todas as informações publicadas neste site são de nossa opinião e da opinião de nossos visitantes, e podem não refletir a verdade. 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Obrigado pela nossa comunidade de comerciantes :-) FXOpen Test and Review FXOpen foi inicialmente fundado como um site de treinamento em análise técnica. Desde 2005, FXOpen tornou-se um corretor de Forex, além de seus serviços de treinamento FX. Esta é uma combinação muito boa: por um lado, este corretor de FX já está há muito tempo ativo no mercado, e graças à academia de Forex, este corretor também tem um conhecimento sólido de comércio on-line de câmbio, em que ele Também fornece informações úteis aos seus clientes. Esses fatores são ótimas condições para você se tornar um comerciante de FX bem-sucedido no FXOpen. Devido ao depósito mínimo de apenas 1, este corretor Forex também é muito adequado para iniciantes. Com cerca de 300.000 reais de dinheiro de negociação FX contas, FXOpenis um dos maiores corretores do mundo talvez até mesmo você em breve estará juntando-los Clique aqui para registrar-se diretamente com FXOpen FXOpen Software Ao negociar com FXOpen, você usa o comprovado MetaTrader (MT4) Programas. MetaTrader é a plataforma de negociação FX mais popular porque é fácil de usar, mas tem muitas possibilidades. Por exemplo, você pode usar MT4 para negociar automaticamente com base em suas estratégias. MT4 também permite o comércio móvel com um PDA ou com um smartphone. FXOpen também foi o primeiro corretor a dar aos comerciantes acesso direto ao mercado interbancário de Forex com plataforma de negociação MT4 ECN. Para investidores profissionais com grande base de ativos, a FXOpen oferece o serviço PAMM profissional. Com o serviço PAMM, você pode ter um profissional comerciante gerenciar seu dinheiro profissionalmente, convenientemente e de forma transparente. Scalping em FXOpen é possível com algumas limitações: a maioria das posições devem permanecer abertas por pelo menos um minuto, e parar a perda, tomar lucro e encomendas pendentes devem ter 10 pips ou mais diferença para o preço atual. O software de negociação é idêntico para ambos os tipos de conta. O depósito mínimo é de apenas 25 e 1, respectivamente. Já cerca de 175.000 comerciantes estão negociando com uma conta padrão e 125.000 comerciantes estão negociando com uma micro conta com FXOpen. Isso prova a popularidade deste corretor de FX. Se você não quiser depositar dinheiro real, você também pode negociar sem qualquer risco, inscrevendo-se para uma conta de demonstração gratuita. FXOpen Bônus FXOpen oferece dois programas de incentivo. Novos operadores receberão um bônus para novos clientes: 25 bônus por abrir uma conta padrão com um depósito mínimo de 100, representando um bônus de até 25. O bônus que você pode ser retirado da conta depois de um mínimo de 10 lotes foram negociados. É possível abrir até 10 a 10 contas de bônus para receber os 25 bônus várias vezes 1 bônus para abrir uma conta micro Há também um bônus para os comerciantes ativos. Com uma conta padrão você recebe 100 Bônus por 10 lotes negociados. Este bônus é concedido a todos que tiveram um volume negociando no mês precedente de 10 lotes ou mais. Reivindique o seu bônus FXOpen agora FXOpen Opções de depósito Moneybookers (incluindo cartões de crédito Master Card, Visa, American Express, JCB), Webmoney, Liberty Reserve, Transferência Bancária, Dinheiro Perfeito, c-gold, Union Pay. O valor mínimo para um depósito ou uma retirada é de apenas 1. FXOpen Trading Figures Máximo de alavancagem: 500: 1 Mínimo Margem: 0,2 Spread: 2 pips em EUR / USD Disponível Pares de moeda: 27 Commodities: Sim Índices: Não CFD: Como um comerciante em FXOpen você terá acesso ao extenso fórum FX. No fórum, existem regularmente cerca de 500 comerciantes on-line. Com cerca de meio milhão de posts do fórum, este fórum é uma das comunidades de comércio FX mais ativos do mundo. Várias vezes por dia você pode obter a mais recente análise FX de especialistas FXOpen no site gratuitamente. Em colaboração com FX Instrutor FXOpen também oferece aulas educacionais sobre negociação FX. A adesão ao FX Instructor custa 25 / mês e é opcional. FXOpen Conclusão FXOpen é um corretor de Forex respeitável que tem estado ativo desde 2005 e é targetted em pessoas que só querem trocar moedas estrangeiras on-line. Com uma conta de demonstração gratuita e um depósito mínimo de apenas 1 (micro conta) ou 25 (conta padrão) você pode começar a negociar online sem risiking grandes somas de dinheiro. Com um spread de apenas 2 pips em EUR / USD, FXOpen oferece uma taxa muito competitiva para o par de moedas mais negociadas. FXOpen UK Review - Lançado em 2013, FXOpen UK é uma plataforma de negociação on-line que é propriedade da FXOpen Ltd. Eles também fazem parte do FXOpen Grupo de empresas. A própria FXOpen UK está sediada em Londres e é regulada pela Autoridade de Conduta Financeira do Reino Unido (FCA). FXOpen UK foi criado para trazer os valores fundamentais da sua empresa-mãe para os comerciantes que estão principalmente baseados no Reino Unido e na Europa. Sua missão corporativa é fornecer seus comerciantes com os spreads mais apertados na indústria, bem como um ambiente propício de negociação com o objetivo de capacitar os comerciantes. Como um full ECN / STP broker FXOpen UK não tomar o outro lado dos comércios, mas passá-los para os fornecedores de liquidez e bancos, ou seja, não há conflito de interesses entre o corretor eo comerciante. Operando com total transparência e justiça, FXOPen UK s comerciantes podem ter a certeza de sua paz de espírito quando se trata da segurança do seu dinheiro. Quanto às plataformas de negociação que estão disponíveis na FXOpen UK, os comerciantes têm uma escolha de 3 versões da plataforma de negociação MetaTrader 4 (MT4). Esta plataforma é considerada como a plataforma de negociação mais popular na indústria forex spot e CFDs, como mais de 90 do varejo volume de negociação FX é executado através dele. Isso não é surpreendente, pois a plataforma está repleta de recursos, tais como: 3 tipos de execuções - Execução instantânea, Execução de mercado e Trailing Stops Automated Trading Pacote de gráficos abrangente Mais de 50 Construído em indicadores técnicos Negociação direta dos gráficos Com esses recursos sofisticados e avançados, É de pouca maravilha por que o MT4 é tão popular entre os comerciantes de todo o mundo. Para atender as diferentes categorias de comerciantes se inscrever com eles, FXOpen UK forneceram 2 tipos principais de contas de negociação para atender às suas necessidades comerciais variadas. ECN (Rede de Comunicação Eletrônica) O grupo FXOpen de empresas é na verdade o primeiro corretor de forex on-line que oferecem seus comerciantes ECN negociação em sua plataforma MT4. A rede que liga todos os principais provedores de liquidez em conjunto e corresponde às ordens de negociação com as melhores taxas em tempo real. Através das contas ECN, FXOpen s comerciantes podem negociar no spread interbancário, pagando uma pequena comissão para FXOpen UK para os serviços ECN. As contas ECN na FXOpen UK são classificadas em: 300, 300, 200 Depósito mínimo 1500, 1500, 1000 Depósito mínimo 50000, 50000, 30000 Depósito mínimo As contas ECN também permitem comerciantes a comerciante em CFDs ou Contrato de Diferenças. Trata-se de instrumentos financeiros que permitem aos operadores especular sobre o preço de um activo subjacente sem ter de possuir o activo real. Os CFDs da FXOpen UK s atualmente cobrem índices de mercado, petróleo bruto e mercado de gás natural. STP (Straight Through Processing) Com um depósito mínimo de 300, 300, 200, os comerciantes já podem começar a negociar a partir de uma conta STP. A conta STP combina a vantagem da execução do mercado em tempo real com a comissão incorporada no preço já. Embora o tamanho mínimo da transação pode ser tão pequeno quanto 0,01 lote, a relação de alavancagem é de 1: 500. A fim de dar novatos uma chance de experimentar a queda de negociação ao vivo, FXOpen UK tem muito generosamente lhes forneceu uma facilidade de demonstração livre conta. Traders só precisa se registrar (sem qualquer obrigação) para obter acesso à facilidade de conta demo. Comissão Spreads As comissões que são pagáveis ​​em 1 lote quando a negociação a partir de uma conta ECN dependem do tipo de ECN conta do comerciante tem. Para a conta ECN básica, a comissão é 5 unidades da moeda base. Conta ECN padrão tem de pagar 2,5 unidades da moeda base enquanto a conta ECN avançada é cobrada 1,8 unidades da moeda base. Quanto às contas de negociação de STP, os spreads que são pagáveis ​​dependem da liquidez do mercado. O suporte ao cliente no FXOpen UK está disponível das 8h às 20h durante a semana de negociação. Para chegar à equipe de suporte, os comerciantes podem se comunicar usando e-mail, bate-papo ao vivo ou ligue diretamente para o telefone. Choices of Trading Accounts Commission de tão baixo quanto 1,8 unidades ECN Corretora FCA Regulated Broker Baixa exigência de depósito mínimo Ultra apertado Spreads Plataforma escolha limitada a MT4 Não Multi Lingual Suporte Sem ofertas promocionais Não fixo Spread Embora FXOpen UK é considerado um jovem corretor, o fato Que o grupo FXOpen já estabeleceu uma reputação positiva entre a comunidade de comércio on-line significa FXOpen UK é susceptível de replicar o sucesso do Grupo s. FX Empire - A empresa, os funcionários, as subsidiárias e os associados não são responsáveis ​​nem serão responsabilizados conjunta ou solidariamente por qualquer perda ou dano como resultado da confiança nas informações fornecidas neste site. Os dados contidos neste website não são necessariamente fornecidos em tempo real nem necessariamente precisos. FX Empire pode receber uma compensação das empresas apresentadas na rede. Todos os preços aqui são fornecidos por criadores de mercado e não por bolsas. Como esses preços podem não ser precisos e podem diferir do preço de mercado real. FX Empire não se responsabiliza por quaisquer perdas comerciais que você possa incorrer como resultado de usar quaisquer dados dentro do FX Empire. FX Empire 2016 Verifique seu e-mail Um link de ativação foi enviado para seu e-mail. Você começará a receber e-mails somente após ativar sua conta. Por Raul Canessa C. FXOpen-Broker Review FXOpen é um ECN / STP (Straight Through Processing) corretor de Forex fundada em 2005, que permite o comércio com Forex e commodities gosta de ouro e prata no mercado spot. Ele oferece execuções rápidas e outras vantagens para seus clientes, incluindo várias soluções comerciais automatizadas. Esta empresa é especializada em fornecer soluções de negociação para iniciantes e comerciantes experientes. Os clientes podem acessar os mercados com depósitos muito baixos. Através de suas contas ECN e plataformas, FXOpen oferece aos seus clientes acesso directo ao mercado. E conectá-los com um pool de liquidez formado por grande número de provedores de liquidez, incluindo dezenas de bancos. Graças a isso, o trader tem uma rápida execução de transações através de liquidez interbancária e acesso a cotações de Nível II com os melhores preços oferecidos pelos provedores de liquidez do corretor. FXOpen é um ECN / STP corretor com Market Maker tipo contas para iniciantes comerciantes. Este corretor é uma empresa com presença em vários países que tem o seguinte regulamento: FXOpen Markets Limited é uma empresa registada em Nevis sob a empresa C 42235. Além disso, FXOpen é um membro da Comissão Financeira. FXOpen Au é uma empresa autorizada e regulamentada pela Australian Securities Investments Commission (ASIC). AFSL 412871 ABN 61 143 678 719. A FXOpen Ltd é uma empresa autorizada e regulada pela Autoridade de Conduta Financeira (FCA) com o número de referência 579202. XP Solutions Limited é uma empresa registada no Financial Service Provider Registry na Nova Zelândia (Número FSPR: FSP215305). Além disso, é membro do Financial Dispute Resolution Scheme. A sede da FXOpen está localizada na Nova Zelândia, com presença em outros países, como Reino Unido e Austrália. Os instrumentos oferecidos pela FXOpen para o comércio são os seguintes: Forex Market: 50 pares de moedas no mercado spot Forex, dos mais importantes como o EUR / USD, GBP / USD, USD / JPY e USD / CHF para outros mais exóticos como USD / ZAR, USD / PLN, USD / MXN e USD / NOK entre outros. Commodities. Ouro e Prata no mercado à vista. Para o mercado Forex este corretor oferece ECN negociação condições. FXOpen oferece vários tipos de contas de negociação com as seguintes características: Micro Conta. É uma conta de negociação projetada para iniciantes comerciantes que podem ser abertos com um depósito mínimo de 1 e oferecer uma execução Market Maker. O tamanho mínimo da transação é de 0,001 lote, basicamente com as mesmas condições de negociação das contas STP, graças ao seu baixo depósito inicial. Conta STP: Esta conta comercial oferece condições de STP com liquidez interbancária e profundidade de mercado (dados de preço de Nível II) através do Metatrader 4. É uma boa opção para scalpers. Pode ser aberto com um depósito mínimo de 10. O tamanho mínimo da transação é 0,01 lote com spreads flutuantes de 0 pips para todos os pares. Não cobra comissões para as transações do cliente. Conta ECN: Trata-se de uma conta de negociação ECN / STP que oferece liquidez interbancária e profundidade de mercado (dados de preço de Nível II) através do Metatrader 4. Esta conta é a melhor opção para comerciantes profissionais e de alto volume, incluindo scalpers. Ele pode ser aberto com um depósito mínimo de 1000. O tamanho mínimo da transação é de 0,1 lote com spreads flutuantes de 0 pips para todos os pares. Cobra uma comissão de US1.8 a US2.5 para cada lote negociado. Conta de criptografia. Este é um tipo especial de conta de negociação projetada para o comércio com moeda criptográfica, como Bitcoin, LiteCoin, NameCoin e PeerCoin. As contas Crypto são caracterizadas por liquidez interbancária e profundidade de mercado (dados de preço de Nível II) através do Metatrader 4. Tem um depósito inicial muito baixo de 10. O tamanho mínimo da transação é 0,01 lote com spreads flutuantes de 0 pips para todos os pares. Ele cobra uma comissão de 0,25 de moeda base. Conta PAMM STP: Trata-se de uma conta de negociação gerida que oferece condições de negociação semelhantes à Conta STP, tais como spreads flutuantes, dependendo das ordens de compra e venda no mercado e profundidade de mercado (Os 5 melhores preços BID e ASK com volumes disponíveis). Ele pode ser aberto com um depósito mínimo de 200 (gerente de conta) eo tamanho mínimo da transação é de 0,01 lotes. Como uma conta gerenciada, o capital do cliente é usado por comerciantes profissionais para investir no mercado. O depósito mínimo para os investidores depende das condições da Oferta do Gestor PAMM. Não cobra nenhuma comissão por transações. Conta PAMM ECN: é uma conta de negociação gerida que oferece condições de negociação semelhantes à conta ECN, tais como spreads flutuantes de 0 pips para EUR / USD e profundidade de mercado (os 5 melhores preços BID e ASK com volumes disponíveis). Ele pode ser aberto com um depósito mínimo de 1000 (gerente de conta) eo tamanho mínimo da transação é de 0,1 lotes. Cobra uma comissão de US1.8 a US2.5 para cada lote negociado. Como uma conta gerenciada, o capital do cliente é usado por comerciantes profissionais para investir no mercado. O depósito mínimo para os investidores depende das condições da oferta do PAMM Manager. Mais informações sobre as contas PAMM do FXOpen através do seguinte link: Para todas essas contas existe uma versão livre de swap. Ele oferece uma conta demo sem limite de tempo. Metatrader 4: Para o momento FXOpen oferece somente Metatrader 4, uma plataforma de negociação muito completa com múltiplas ferramentas de análise de mercado como gráficos avançados e indicadores técnicos integrados. O Metatrader 4 oferece a possibilidade de criar, avaliar e implementar sistemas de negociação automatizados conhecidos como Expert Advisors que podem negociar no mercado sem a intervenção do comerciante. Nesse caso, esse corretor oferece uma versão para contas padrão e outra para contas ECN. FXOpen oferece duas versões desta plataforma: Plataforma Metatrader 4 regular: A versão tradicional desta plataforma de negociação, que fornece uma execução de negociação Market Maker em que as transações são correspondidas pelo mesmo corretor (FXOpen atua como a contrapartida aos clientes). Plataforma Metatrader 4 ECN: Uma versão do Metatrader 4 desenvolvida pela FXOpen que fornece a verdadeira execução de ECN das transacções do comerciante. Através desta aplicação, o comerciante obtém acesso direto ao mercado, uma vez que conecta o comerciante ao pool de liquidez deste corretor. Atualmente, FXOpen tem muitos provedores de liquidez, incluindo dezenas de grandes bancos. Graças a isso, o cliente desta empresa pode negociar com spreads variáveis ​​e extremamente baixos e uma execução rápida e eficiente. FXOpen WebTrader (baseado no Metatrader 4): É uma plataforma de negociação baseada na Web, através da qual o cliente pode acessar a conta e negociar no mercado de Forex de qualquer lugar com acesso à Internet. Esta é uma versão da plataforma MT4 que não requer download e pode ser acessada através do site da FXOpen. Esta aplicação é projetada com funções de troca múltiplas (tem uma escala larga das funções de Metatrader 4) tais como citações atualizadas, notícia do mercado, cartas de preço e várias ferramentas para a análise de mercado. Myfxbook Autotrade: Esta é uma plataforma e serviço autotrading (baseado no conceito de Mirror Trading) que permite aos clientes da FXOpen seguir e copiar as operações dos melhores fornecedores de sinal (traders) da Myfxbook que têm o melhor desempenho. Graças a esta aplicação baseada na web os investidores podem replicar em suas contas os mesmos negócios de comerciantes com sistemas de negociação bem sucedidos e anos de experiência no mercado. Através do sistema de Myfxbook Autotrade, os investidores podem escolher os comerciantes e sistemas de negociação que preferem seguir de acordo com sua estratégia e resultados. Mais informações sobre o Myfxbook Autotrade através do seguinte link: Mirror Trading Plataforma de FXOpen com Myfxbook Autotrade One Click Trading Plugin Level2: FXOpen oferece um aplicativo para download que permite ao comerciante visualizar os cinco melhores preços de BID e ASK com volumes de transações disponíveis. Assim, o comerciante obtém informações atualizadas sobre os preços com maiores volumes de negociação, o que permite ver a tendência de curto prazo dos jogadores do mercado. Esta informação facilita a realização de negócios scalping. O comerciante pode depositar e retirar fundos através de transferência bancária, cartão de crédito, Skrill, Webmoney, PerfectMoney e Payza. Os depósitos podem ser feitos em USD, EUR, GBP, CHF, CAD, AUD, JPY. Principais Vantagens do FXOpen É um corretor totalmente regulamentado (FCA, ASIC e outros). FXOpen oferece bônus regulares e promoções para os comerciantes que abrir contas de negociação e fundos de depósito. O comerciante tem a capacidade de abrir uma conta com apenas 1. Uma conta demo sem limite de tempo. Notícias de mercado e análise técnica fornecidas regularmente. Os clientes têm acesso a uma equipe de suporte multilingüe. Este corretor oferece uma versão do Metatrader 4 projetado para contas ECN. FXOpen permite o uso de estratégias de negociação automatizadas usando a plataforma Metatrader 4 (Expert Advisors) em qualquer uma de suas contas de negociação. Ele também tem uma plataforma de negociação Mirror especializada em comércio automatizado conhecido como Myfxbook Autotrade que oferece a possibilidade de acompanhar e copiar os negócios de comerciantes bem sucedidos com anos de experiência no mercado que têm um desempenho comprovado. Regularmente este corretor organiza concursos de Forex para todos os seus clientes com prémios em dinheiro para os vencedores. Como um corretor ECN oferece execuções ECN / STP (as melhores cotações e execuções de negociação com spreads baixos). FXOpen oferece contas gerenciadas (contas PAMM) em duas versões, uma que oferece condições de negociação padrão e outra que oferece condições de negociação ECN. Os clientes da FXOpen podem negociar com todos os tipos de estratégias de negociação em todas as contas, incluindo hedging e scalping. 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