Циклическая частота 381 Цилиндроид 300 [c.462]
Агрессивный стиль управления капиталом также основан на принципе использования качественных акций, но только с разницей в цели, которая в данном случае сводится к выявлению акций с привлекательными нормами доходности, осуществляемому с помощью полностью управляемого портфеля инвестиций. Иначе говоря, данная инвестиционная стратегия предполагает энергичные действия инвестора по купле-продаже различных акций, что позволяет ему добиваться высокой доходности как на основе текущего дохода (дивидендов), так и на базе прироста капитала. Первоклассные акции, доходные акции, акции роста и циклические акции, по всей видимости, представляют собой основной инвестиционный инструментарий в этом случае. Доходные, циклические акции и акции роста, очевидно, окажутся основными инструментами в периоды роста курсов акций, т.е. в период рынка "быков", а оборонительные акции, наличный денежный капитал и краткосрочные долговые инструменты, скорее всего, будут использованы во время падения курсов акций, т.е. в период рынка "медведей". Данный подход в некоторой степени близок к стратегии долгосрочного повышения качества инвестиций, однако он предполагает существенное увеличение интенсивности и частоты операций и, как правило, снижение инвестиционного горизонта, Так, например, вместо ожидания изменений курсов акции в течение 2—3 лет агрессивный инвестор получит аналогичный размер прибыли всего за 6—12 месяцев. Частота заключения сделок с ценными бумагами и ускорение оборота вложенного капитала составляют два ключевых элемента этой стратегии. Ей свойствен выраженный и существенный риск, кроме того, она предъявляет реальные требования к использованию времени, индивидуальным навыкам и пониманию инвестиционного процесса инвестором. Вместе с тем вознаграждение за эти усилия может оказаться также значительным. [c.307]
Чтобы раскрыть содержание циклического развития капиталистической экономики, мы должны проанализировать объективные причины возникновения цикла, его материальную основу, поведение экономики в целом и основных макроэкономических показателей в фазах цикла, время протекания цикла и его фаз, частоту повторения цикла, амплитуду макроэкономических показателей и т. д. [c.351]
Образуются вследствие производства или ввоза товаров с определенной частотой в определенные промежутки времени. Причина образования циклических запасов по сравнению с серийными — непостоянное наполнение. При серийных запасах ограничителем является количественный аспект, а при циклических — временной. [c.521]
Основные характеристики циклического характера экономической динамики связаны с его причинами, фазами, продолжительностью протекания и частотой повторения. [c.508]
Циклическая инвентаризация. Система позволяет автоматизировать процесс инвентаризации на складах. Частота инвентаризации определяется параметрами и может зависеть от результатов AB -анализа. Система создает заказы на циклическую инвентаризацию, далее они могут быть распечатаны, в них заносятся данные о физически присутствующих запа- [c.320]
Задача анализа цикличности сводится к идентификации информативной составляющей динамики (соответствующей циклической составляющей компоненты тренда и конъюнктуры в концепции циклов роста или совокупности этой составляющей и всех составляющих меньшей частоты, включая долгосрочный тренд, в концепции классических циклов) каждого из анализируемых временных рядов, построению и сопоставлению их хронологий. [c.52]
Цикл— это ритмическое колебание, имеющее определимую частоту (0,1 цикла в день, например) или же, по-другому, периодичность (10 дней на цикл, например). В предыдущих двух главах рассматривались циклические по природе явления. Эти процессы имели внешнюю по отношению к рынку природу и известную, если не фиксированную периодичность. Сезонные явления, например, вызваны сменой времен года, и, следовательно, привязаны к внешней действующей силе. Таким образом, все сезонные явления цикличны, но не все цикличные явления сезонны. [c.229]
Волновые фильтры, использованные в тестах, подобны квадратичным зеркальным фильтрам, которые имеют два выхода. Один выход по фазе в точности соответствует любому рыночному сигналу, имеющему частоту, равную центральной частоте полосы пропускания. Второй выход сдвинут по фазе ровно на 90°, т.е. его пики и провалы соответствуют нулевым значениям первого выхода, и наоборот. В математическом смысле эти выходы ортогональны. Используя их для вычисления мгновенной амплитуды циклической активности (на частоте настройки фильтра), достаточно взять сумму квадратов двух выходов, а затем извлечь из нее квадратный корень. Для определения силы циклического процесса не требуется искать максимумы и минимумы в фильтрованном сигнале и измерять их амплитуды. Кроме того, нет необходимости использовать экзотические методы, вроде расчета корреляции между фильтрованным сигналом и ценами в пределах примерно одного цикла, как мы делали в 1997 г. Если один из фильтров в составе группы обнаружит сильный цикл, то пара выходов этого фильтра может подавать сигнал торговой системе в любой желаемой фазе этого цикла. [c.234]
На рис. 10-1 изображен отклик фильтра на циклический процесс с постоянной амплитудой и возрастающим периодом. Центральная частота фильтра соответствует периоду 12. Вторая линия сверху изображает выходной сигнал фильтра с совпадающей фазой. Очевидно, что когда период входящего сигнала приближается к центру полосы пропускания, амплитуда выходного сигнала фильтра возрастает, достигая в центре полосы максимального значения. Когда период сигнала начинает превышать значение полосы пропускания, амплитуда на выходе падает. Вблизи центрального значения полосы пропускания выходной сигнал практически [c.234]
Если рассматривать динамические ряды месячных уровней производства мяса или молока, ряды объема продажи разных видов одежды и обуви, ряды заболеваемости населения, выявятся регулярно повторяющиеся из года в год сезонные колебания уровней. В силу солнечно-земных связей частота полярных сияний, интенсивность гроз, те же изменения урожайности отдельных сельхозкультур и ряд других процессов имеют циклическую 10 - 11- летнюю колеблемость. Колебания числа рождений, связанные с потерями в войне, повторяются с угасающей амплитудой через поколение, т.е. через 20 - 25 лет. [c.302]
В астрономии было замечено, что блуждающие звезды, планеты, не следовали правильным путем, а часто за короткий срок полностью меняли направление. Греки продолжали верить, что природа не вынесла бы любую планетарную систему, которая не состояла бы из совершенных окружностей, описанных ранее Аристотелем. В результате Птолемей и его последователи разработали сложные схемы, чтобы показать, что наблюдаемая нерегулярность могла быть следствием ненаблюдаемой регулярности. Например, явление изменения направления движения планет объяснялось следующим образом. Во время вращения вокруг земли (по совершенной окружности) планеты также двигались по меньшей орбитальной окружности, аналогично тому, как наша Луна вращается вокруг Земли, в то время как и Луна, и Земля вращаются вокруг Солнца. Два правильных движения, происходящие одновременно, приводят к наблюдаемому неправильному движению. Этот метод объяснял неправильность планетарных движений, сохраняя при этом идею о том, что структура, лежащая в основе природы, была все же правильной. Птолемеева модель работала хорошо для объяснения наблюдений и предсказания планетарных движений далеко в будущем. К сожалению, лежащая в его основе теория была неправильна. В анализе временного ряда внимание также было сосредоточено на регулярных, периодических циклах. В анализе Фурье мы предполагаем, что временные ряды неправильной формы являются суммой нескольких периодических синусоидальных волн, каждая из которых имеет отличающиеся частоты и амплитуды. Спектральный анализ пытается разбить наблюдаемый нерегулярный временной ряд, без очевидного цикла, на эти синусоидальные волны. Пики в спектральной функции считаются доказательством циклического поведения. Подобно Птолемеевой модели вселенной спектральный анализ налагает ненаблюдаемую периодическую структуру на наблюдаемый непериодический временной ряд. Вместо окружности мы имеем синусоидальную или косинусоидальную волну. [c.92]
Представляется также весьма плодотворным дальнейшее объединение указанных исследований эмпирических данных с анализом длинных волн в экономике, первооткрывателями и пер-воисследователями которых были Н. Д. Кондратьев и И. Шумпе-тер. Современные исследователи данных проблем, такие, как известные специалисты Дж. Форестер из Массачусетского технологического института (МТИ-группы), проводили соответствующие исследования на модели национальной экономики США [24, с.70-82]. Они не только получили интересные статистические свидетельства о существующих циклических колебаниях (указываемых и анализируемых с конкретными частотами и амплитудами), но и предпринимали попытки определить взаимосвязи переменных экономической системы, обусловливающие флуктуацию экономических показателей. [c.159]
Паттерн-клин обратный — разновидность паттерна охвата для новых продуктов, являющаяся циклическим паттерном с возрастающей интенсивностью расходов и частоты выхода рекламной продукции при стремлении сохранить уровень охвата аудитории постоянной на максимальном уровне. Вначале в потребление вовлекаются "новаторы", которые легко переключаются с одного бренда на другой, и требуется низкий уровень рекламного давления с целью вы-нуждения совершить покупку или получить предлагаемую услугу. Невысокая начальная интенсивность рекламной кампании и обращение в ее начальной стадии к "референтной группе" может создавать иллюзию эксклюзивности. [c.294]
Пакет MESA распознает два основных состояния финансового рынка — состояние циклического изменения и тренд. Анализируя вероятность описания текущего изменения курса гармоническим колебанием некоторой частоты и сравнивая частоту доминанты с частотами ранее наблюдаемых доминирующих колебаний, пакет позволяет определять те временные интервалы, когда изменение курса исследуемой валюты определяется внутренними законами финансового рынка, а когда — внешними форс-мажорными обстоятельствами. [c.117]
Если соединить высокочастотный и низкочастотный фильтры, подав выход первого на вход второго, получится полосовой фильтр, блокирующий частоты выше и ниже желаемой. Сигнал с частотой (или периодом), соответствующим центру полосы пропускания, будет пропущен без искажений (с минимальным сглаживанием) и без запаздывания. Фазовые сдвиги высокочастотного компонента (смещение вперед) и низкочастотного (запаздывание) компенсируют друг друга, как и в случае с вибрирующим камертоном или с осциллятором MA D, который на самом деле является примитивным полосовым фильтром на основе скользящих средних. Сглаживание, обеспечиваемое осциллятором MA D, как и в случае со скользящими средними, невелико по сравнению со сглаживанием фильтров Баттеруорта. Поскольку фильтр пропускает только небольшую часть спектра, выходной сигнал очень сглажен и близок к синусоиде. Более того, поскольку запаздывание и смещение вперед компенсируют друг друга, сигнал не запаздывает. Можно ли назвать такой фильтр идеальным осциллятором Можно, но с одним условием использовать только фильтр с центральной частотой, соответствующей частоте рыночных циклических процессов. [c.233]
Выход должным образом настроенного фильтра должен быть синхронным с циклической активностью рынка в текущий момент. Такой выход будет очень сильно сглаженным на его основе можно будет принимать решения с минимальным риском пилообразной торговли, что можно применитьдля получения сигналов торговой системы. Кроме того, если использовать фильтр, настроенный на несколько более высокую частоту, чем фильтр с максимальным резонансом, то выход фильтра будет слегка опережать сигнал, будучи в некоторой степени прогностическим. [c.233]
Одним из способов получения сигналов входа является использование серии фильтров, настроенных на различные частоты или периоды, которые целиком перекрывают весь диапазон анализируемых частот. Если в одном из этих фильтров возникает сильный резонанс при отсутствии активности в других, можно предположить наличие на рынке сильного цикла. На основе поведения выходов фильтров определяются ожидаемые моменты возникновения ценовых минимумов (сигнал к покупке) и максимумов (сигнал к продаже). Поскольку наиболее сильно реагирующий фильтр не должен вызывать запаздывания и фазовых сдвигов, при его должной работе и реально существующих циклах на рынке можно получать чрезвычайно своевременные сигналы. Один из традиционных способов использования циклов на рынке — это попытка продавать по циклическим максимумам и покупать по циклическим минимумам. Получаемая от групп фильтров или других источников информация может также дополнять другие системы или адаптировать индикаторы к текущему состоянию рынка. Пример того, как метод обнаружения периода доминирующего цикла и соотношения сигнал/шум включается в другую торговую систему, можно найти у Ружжиеро (Ruggiero, 1997). [c.239]