При откате цена может несколькими тиками нарушить глубокие уровни Фибоначчи. Если же цена достигнет 100%-го уровня отката, то переждите и в рынок не входите. Подобная ситуация может указывать на возможную смену тенденции или на различные застойные модели. Постарайтесь отыскать логическую точку прорыва цены, когда шумы, сопровождающие ценовые графики, затрудняют интерпретацию. Помните, что на краткосрочный установочный набор оказывает влияние время торгового дня. Прорыв небольшой модели третьего наблюдения лучше сочетается с временем, чем с ценой. [c.604]
Используйте стратегию третьего наблюдения для трейдинга на прорывах модели Тройная Вершина . В то время как математические данные выдают специфический тип модели С Н, рынок рисует данную модель в различных уникальных вариациях. Механизм развития ценового движения и в случае формирования восходящего Треугольника , и при построении модели Прямоугольник одинаков Уровень сопротивления ценового канала, чаще всего нарушается при третьей попытке взятия максимума, в тот момент, когда ценовой импульс вызывает расширение ценовых баров. Иногда относительные максимумы цены появляются на равном друг от друга расстоянии, а не в соответствии с пропорциями Чашки с Ручкой . Этот эффективный установочный набор предоставляет свинг-трейдерам возможность проникнуть в суть состояния рынка и использовать прибыльные тактики для различных типов ценовых прорывов. [c.588]
На третьей стадии обоснования, как правило, используется задержанная выборка, чтобы посмотреть, прогнозирует ли модель новые наблюдения. Если данные получены в виде временных рядов, убрав информацию за 6 месяцев, можно их спрогнозировать с помощью модели если данные одномоментные, то часть выборки магазинов не включается в модель, а позже используется для проверки прогноза. На второй стадии обоснования уравнение 7.2 тестировалось с помощью данных, полученных за 12 недель в задержанной выборке. Тестирование показало небольшую 1% потерю в точности прогноза по сравнению с выборкой, на которой строилась модель. [c.101]
Несмотря на существенную условность применения в экономическом анализе стохастических моделей, они достаточно распространены, поскольку с их помощью можно прогнозировать динамику основных показателей, разрабатывать научно обоснованные нормативы, идентифицировать наиболее значимые факторы. Многие методы, разработанные в математической статистике, базируются на понятии нормального закона распределения, введенного Карлом Гауссом. Это обусловлено следующими причинами. Во-первых, оказывается, что при экспериментах и наблюдениях многие случайные величины имеют распределения, близкие к нормальному. Во-вторых, даже если распределение некоторой случайной величины не является нормальным, то ее можно преобразовать таким образом, чтобы распределение преобразования, т.е. новой величины, было уже близким к нормальному. В-третьих, нормальное распределение мо- [c.118]
В экономико-математическом моделировании (в вероятностных моделях, экономико-статистических моделях) В. отражается стохастическим членом модели, который называется "ошибкой", "вектором помех", а также "остатком". Этот член, во-первых, улавливает неучтенные моделью факторы, поскольку в модель можно включать лишь ограниченное число существенных переменных (хотя эффект каждого из неучтенных факторов — иначе он был бы признан существенным — невелик, в сумме они оказывают определенное воздействие на выходы модели) во-вторых, он включает непредсказуемый элемент случайности человеческих поступков и реакций и в-третьих, ошибки измерения или наблюдения, следствия неточности информации, имеющейся при разработке модели. [c.52]
Экономико-математические модели строятся на основании тех или иных Г. о структуре и взаимоотношении экономических показателей, о причинах тех или иных процессов. Проверка таких Г. осуществляется тремя способами. Первый путь — статистическое наблюдение и изучение действительных процессов, происходящих в экономике. Напр., выдвинута Г. введение премий за качество продукции снижает брак, повышает прибыль предприятий. Можно изучить применение действующих поощрительных систем (т. е. провести наблюдение) и проверить эту Г. Другой способ проверки Г. — с помощью специально поставленного экономического эксперимента. В этом случае разрабатываются и вводятся в действие новые стимулирующие факторы (премии) и ведется наблюдение за тем, как они действуют. Экспериментальным является и третий способ —машинная имитация, "проигрывание" модели на компьютере. [c.61]
Достаточно общая модель стохастического управления представляет собой модель стохастического программирования, в которой требуется минимизировать средний риск или максимизировать среднюю полезность— математическое ожидание некоторой случайной функции от параметров состояния и, возможно, от параметров управления — при трех группах условий. Первая группа условий связывает параметры состояния в различные моменты времени с параметрами управления. Эта группа условий определяет механизм функционирования системы. Такие ограничения задаются обычно в жесткой форме. Учитывая, однако, случайные возмущения, возникающие на входе системы, и погрешности наблюдения состояний системы, может оказаться целесообразным заменить жесткие ограничения, описывающие механизм функционирования устройства, вероятностными. Вторая и третья группы условий фиксируют допустимые области определения переменных состояния и соответственно параметров управления в различные моменты времени. В зависимости от содержательных особенностей задачи эти ограничения могут быть статистическими, вероятностными или жесткими. [c.45]
Ограничения, существующие при использовании в процессе оценки моделей временных рядов. При использовании моделей временных рядов в предсказании прибыли возникает несколько вопросов. Во-первых, модели временных рядов требуют многих данных, и именно поэтому большинство из них строится на основе квартальной прибыли на акцию. В большинстве оценок главное внимание уделяется предсказанию годовой прибыли на акцию, а не квартальной прибыли. Во-вторых, даже в случае квартальной прибыли на акцию число наблюдений в отношении большинства фирм ограничено данными за 15-20 лет (т. е. данными за 40-60 кварталов), что приводит к значительным ошибкам при оценке — в параметрах модели временных рядов и в предположениях о будущем. В-третьих, превосходство предсказанной прибыли на основе моделей временных рядов уменьшается при увеличении периода оценки. Если учесть, что предсказания прибыли в процессе оценки должны делаться для нескольких лет, а не кварталов, то модели временных рядов, по всей вероятности, имеют ограниченную ценность. Наконец, исследования показали, что предсказания аналитиков превосходят даже лучшие модели временных рядов для оценки будущей прибыли. [c.365]
Для прогнозирования с использованием модели (7.1) помимо выбора параметра а важно задать начальное условие (или начальное предположение). Существует несколько способов определения начального условия. Во-первых, наиболее часто предполагается, что начальное условие равно фактическому значению показателя при t = 1. Заметим, что этот способ доступен при количестве исходных данных N>2. Во-вторых, в качестве начального условия выбирается среднее арифметическое значение, рассчитанное по всем доступным к началу прогнозирования данным. В-третьих, при большом объеме данных в качестве начального условия используется среднее значение нескольких наблюдений (например, первой трети имеющихся данных), которые далее не будут участвовать в модели прогнозирования (7.1). [c.152]
Третий этап — расчет ошибки прогноза. Тренд характеризует лишь средний уровень ряда на каждый момент времени, в том числе и на прогнозный период. Отдельные наблюдения в прошлом (на интервале наблюдения) отклоняются от линии тренда, это дает право предполагать, что и в будущем следует ожидать таких отклонений. Значит, прогноз имеет погрешность, которая помимо колебаний значений от среднего уровня объясняется еще и наличием неопределенности при определении параметров модели тренда, поскольку их оценивание производится на основе ограниченной совокупности данных. Погрешность прогноза можно оценить по среднеквадратическому отклонению [c.162]
Можно изучить применение действующих поощрительных систем (т. е. провести наблюдение) и проверить эту гипотезу. Другой способ проверки гипотезы — проверка с помощью специально поставленного экономического эксперимента. В этом случае разрабатываются и вводятся в действие новые стимулирующие факторы (премии) и ведется наблюдение за тем, как они действуют, к каким приводят результатам. Экспериментальным является и третий способ — проверка гипотезы машинной имитацией ( проигрыванием модели на ЭВМ). [c.133]
Современная экономическая теория, как на микро-, так и на макроуровне, включает как естественный необходимый элемент - математические модели и методы. Использование математики в экономике позволяет, во-первых, выделить и формально описать наиболее важные, существенные связи экономических переменных и объектов изучение столь сложного объекта предполагает высокую степень абстракции. Во-вторых, из четко сформулированных исходных данных и соотношений методами дедукции можно получать выводы, адекватные изучаемому объекту в той же мере, что и сделанные предпосылки. В-третьих, методы математики и статистики позволяют индуктивным путем получать новые знания об объекте оценивать форму и параметры зависимостей его переменных, в наибольшей степени соответствующие имеющимся наблюдениям. Наконец, в-четвертых, использование языка математики позволяет точно и компактно излагать положения экономической теории, формулировать ее понятия и выводы. [c.11]
После выбора типа и оценивания коэффициентов модели производится диагностика оцененной модели, т.е. выяснение того, насколько хорошо модель соответствует данным наблюдений (адекватна данным наблюдений) - это является третьим этапом процедуры подбора модели. [c.48]
Быстро развивающиеся статистические методы количественного анализа являются удобным инструментом изучения финансовых рынков. Процесс их использования во многом тормозится недостаточно высоким качеством исходных данных. Эконометрика как наука о количественном анализе реальных экономических явлений [7] основывается на современном развитии теории и наблюдений, связанных с методами получения выводов. Цель эконометрики - получение эмпирических выводов экономических закономерностей. В этом качестве эконометрика представляет собой одно из средств контроллинга. Она может использоваться, во-первых, при определении рыночных тенденций и цен в случае применения метода рыночной калькуляции маржи не только на текущую и прошедшие даты, но и в виде прогноза на будущее. Во-вторых, эконометрические модели могут служить опорой в случае выявления тенденций изменения остатков по счетам (корреспондентскому, текущим, клиентским) для управления ими. В-третьих, эконометрические модели могут помочь при прогнозировании рынков для формирования комплексной программы развития и построении среднесрочных финансовых планов. [c.134]
Данный установочный набор работает с выставлением stop-loss-ордера широкого диапазона и имеет высокую толерантность риска. Высокая волатильность рынка делает слишком опасными условия для краткосрочного трейдинга и хорошо вознаграждает позиционных трейдеров. Для всех трейдеров, открывших позиции на небольшом гэпе, прорвавшем модель третье наблюдение вверх, к новым максимумам, рынок предоставляет уникальные возможности. Множество классических установочных наборов содержит единственную точку входа в рынок с солидным потенциалом прибыли. [c.603]
Акция Hewlett-Pa kard демонстрирует идеальную модель третьего наблюдения , которая залавливает в ловушку покупателей и инициирует резкое снижение цены. Затем рынок разворачивается снова вверх, к уровню прорыва после того как усилиями специалиста NYSE из игры будут выведены потерявшие на этом движении акции деньги и краткосрочные трейдеры. Учитесь опознавать подобные ситуации, когда модель делает то, что предполагается, что она может сделать при потере доверия к себе рыночной толпы. [c.672]
Третье наблюдение предоставляет превосходные возможности для внутридневного трейдинга. Установочный набор работает в зоне застоя, в которой применение большинства установочных наборов 7 Bells ограничено для краткосрочного трейдинга. Эта надежная модель достаточно часто появляется на кратковременных графиках и поддерживает быстрые прибыли. В дополнение к простому исследованию уровней максимума, изучайте также, в рамках применения данного установочного набора, третью попытку прорыва ценового диапазона первого часа торговой сессии. Даже скальперы могут применять в данном случае эффективные стратегии 3rd wat h . Ищите промежуточные уровни максимумов на 1-минутных графиках и торгуйте на быстрых ценовых ударах или тиковых прорывах выше данных уровней. [c.590]
При планировании применить установочный набор 3rd wat h , никогда не сбрасывайте со счетов возможность чрезмерного предложения. Данная модель, представленная на графике акции Emisphere, иллюстрирует превосходный пример коррекции и прорыва цены. Однако промежуточный максимум, расположенный непосредственно над уровнем открытия позиции, может ограничить потенциальную прибыль Наиболее эффективное третье наблюдение уводит цену за пределы существующего ценового графика. Тем не менее, превосходный установочный набор no-прежнему позволяет осуществлять трейдинг в пределах более длительной зоне застоя. Позицию можно удерживать до тех пор, пока модель демонстрирует адекватную цель прибыли, после чего ее необходимо закрыть. [c.594]
Изучаемая закономерность изменения экономических показателей (моделируемая связь) выступает в скрытом виде. Она переплетается со случайными с точки зрения исследования (неизучаемыми) компонентами вариации и ковариации показателей. Закон больших чисел гласит, что только в большой совокупности закономерная связь выступает устойчивее случайного совпадения направления варьирования (случайной ковариации). Из этого вытекает третья предпосылка стохастического анализа — достаточная размерность (численность) совокупности наблюдений, позволяющая с достаточной надежностью и точностью выявить изучаемые закономерности (моделируемые связи). Уровень надежности и точности модели определяется практическими целями использования модели в управлении производственно-хозяйственной деятельностью. [c.110]
В-третьих, критерий Дарбина — Уотсона дает достоверные результаты только для больших выборок. В этом смысле результаты примера 6.4 нельзя считать достоверными ввиду чрезвычайно малого числа наблюдений п = 7, по которым построена модель регрессии. [c.278]
Во-первых, отметим, что общее число N прохожих, которые, по мнению наблюдателя , выглядят как потенциальные покупатели кроссовок данной модели, зависит от его опытности. Во-вторых, оно зависит от продолжительности наблюдения. В-третьих, важными факторами являются глазомер и оперативность работы наблюдателя , насколько быстро и точно он способен оценить размер обуви у прохожего на ходу и фиксир рвать результат наблюдения. [c.84]
Заметим наконец, что приведенные результаты согласуются с выводами широко используемой работы Литтермана и Шейнкмана (1988). Авторы показали, что за период с января 1984 г. по июнь 1988 г. в среднем 97% дисперсии процентных ставок объясняется с помощью трехфакторной модели для недельных наблюдений. Первый фактор, именуемый фактором уровня, в высокой степени коррелирует с уровнем краткосрочных ставок. Второй фактор под названием крутизна соответствует изменению наклона (иными словами, изменению разброса). Третий фактор [c.69]