Moving Average Stata 12

Stata wildcard dan jalan pintas Wildcards sangat berguna. Mereka dapat menghemat banyak waktu dan juga menciptakan hasil pengkodean yang tidak mungkin atau sangat sulit untuk dibasahi. Mari kita buat beberapa variabel untuk diujicobakan pada: gl A c3a3aa a1 a2 a3 b2 b3 b4 c3 c4 c5 a3a3 set clear 12 Ini akan melompati setiap elemen A global dan menghasilkan variabel yang sesuai. Foreach v in A gen vrnormal () Sekarang jika kita hanya ingin menggunakan beberapa variabel dengan wildcard. A. memungkinkan satu karakter menjadi liar. Kadang kita bisa menggunakan kombinasi bintang dan. Untuk menargetkan kelompok variabel tertentu jumlah 3a Bintang A memungkinkan sejumlah karakter menjadi wild sum a Kami juga dapat merujuk ke variabel melalui berbagai variabel spesifikasi: Stata 14 NEW Stata 14 adalah paket statistik terpadu lengkap yang menyediakan semua yang Anda butuhkan untuk Analisis data, manajemen data, dan grafik. Stata tidak dijual dalam modul, yang berarti Anda mendapatkan semua yang anda butuhkan dalam satu paket. OxMetrics OxMetrics menyediakan solusi terpadu untuk analisis ekonometrik deret waktu, peramalan, pemodelan ekonometrik keuangan, atau analisis statistik penampang dan data panel. EViews NEW EViews 9 menawarkan peneliti akademis, perusahaan, agen pemerintah, dan siswa mengakses alat statistik, peramalan, dan pemodelan yang hebat melalui antarmuka berorientasi objek yang inovatif dan mudah digunakan. Prakiraan Pro Forecast Pro adalah perangkat lunak peramalan cepat, mudah dan akurat untuk para profesional bisnis. GAUSS GAUSS adalah rangkaian alat analisis dan perangkat lunak analitis yang cepat, hebat, dan adaptif. NVivo NVivo adalah perangkat lunak yang mendukung penelitian metode kualitatif dan campuran. Ini memungkinkan Anda mengumpulkan, mengatur dan menganalisis konten. Rilis Terbaru: Stata 14 (April 2015) Sistem Operasi: Windows, Mac OS, Linux Perintah analisis Bayesian baru Analisis efek penyembuhan IRT (Item Response Theory) Analisis Dukungan untuk Unicode Stata dalam bahasa baru Perintah seri waktu yang baru dan masih banyak lagi Lisensi Pengguna Akhir Perjanjian Stata 14 adalah paket statistik terpadu lengkap yang menyediakan semua yang Anda butuhkan untuk analisis data, pengelolaan data, dan grafis. Stata tidak dijual dalam modul, yang berarti Anda mendapatkan semua yang anda butuhkan dalam satu paket. Dan, Anda bisa memilih lisensi abadi, tanpa membeli lagi. Lisensi tahunan juga tersedia. Semua rasa Stata berikut memiliki rangkaian perintah dan fitur lengkap dan manual yang sama seperti dokumentasi PDF di dalam Stata. StataMP: Versi tercepat dari Stata (untuk komputer dual-core dan multicoremultiprocessor) StataSE: Stata untuk dataset besar StataIC: Stata untuk kumpulan data berukuran sedang Small Stata: Versi Stata yang menangani kumpulan data kecil (untuk pembelian pendidikan saja). Perbandingan fitur StataMP adalah versi tercepat dan terbesar dari Stata. Sebagian besar komputer yang dibeli sejak pertengahan 2006 dapat memanfaatkan multiprocessing lanjutan dari StataMP. Ini termasuk Intel Coretrade 2 Duo, i3, i5, i7, dan chip dual-core AMD X2. Pada chip dual-core, StataMP berjalan 40 lebih cepat secara keseluruhan dan 72 lebih cepat di mana penting - pada perintah estimasi memakan waktu. Dengan lebih dari dua core atau prosesor, StataMP bahkan lebih cepat. StataMP adalah versi StataSE yang berjalan pada komputer multiprosesor dan multicore. StataMP memberikan dukungan paling luas untuk komputer multiprosesor dan komputer multicore dari setiap paket statistik dan paket pengelolaan data. Hal menarik tentang StataMP, dan satu-satunya perbedaan antara StataMP dan StataSE, adalah bahwa StataMP berjalan lebih cepat lebih cepat. StataMP memungkinkan Anda menganalisis data dalam satu setengah sampai dua pertiga waktu dibandingkan dengan StataSE pada desktop dan laptop dual-core murah dan seperempat sampai satu setengah waktu di desktop quad-core. StataMP berjalan lebih cepat pada server multiprosesor. StataMP mendukung hingga 64 prosesor. Dalam dunia yang sempurna, perangkat lunak akan berjalan dua kali lebih cepat pada dua core, empat kali lebih cepat pada empat core, delapan kali lebih cepat pada delapan core, dan seterusnya. Di semua perintah, StataMP berjalan 1,6 kali lebih cepat pada dua core, 2,1 kali lebih cepat pada empat core, dan 2,7 kali lebih cepat pada delapan core. Nilai ini adalah perbaikan kecepatan rata-rata. Setengah perintah berjalan lebih cepat lagi. Di sisi lain distribusi, beberapa perintah tidak berjalan lebih cepat, seringkali karena keduanya berurutan, seperti perintah deret waktu. Stata bekerja keras untuk memastikan bahwa keuntungan kinerja untuk perintah yang memakan waktu lebih lama untuk dijalankan akan lebih besar. Di seluruh semua perintah estimasi, StataMP berjalan 1,8 kali lebih cepat pada komputer dual-core, 2,8 kali lebih cepat pada komputer quad-core, dan 4,1 kali lebih cepat pada komputer dengan delapan core. StataMP adalah 100 versi lain yang kompatibel dengan Stata. Analisis tidak harus diformulasikan ulang atau dimodifikasi dengan cara apapun untuk mendapatkan peningkatan kecepatan StataMPs. StataMP tersedia untuk sistem operasi berikut: Windows (prosesor 32 dan 64-bit) Mac OS X (prosesor Intel 64-bit) Linux (prosesor 32 dan 64-bit) Solaris (64-bit SPARC dan x86-64) . Untuk menjalankan StataMP, Anda bisa menggunakan komputer desktop dengan prosesor dual core atau quad-core, atau Anda bisa menggunakan server dengan beberapa prosesor. Apakah komputer memiliki prosesor terpisah atau satu prosesor dengan banyak core tidak ada bedanya. Lebih banyak prosesor atau core membuat StataMP berjalan lebih cepat. Untuk saran lebih lanjut tentang pembelian untuk upgrade ke StataMP atau untuk permintaan perangkat keras, hubungi tim penjualan kami. Stata SE tampil dengan cara yang sama seperti StataMP, memungkinkan untuk jumlah variabel dan pengamatan yang sama dan satu-satunya perbedaannya adalah tidak dirancang untuk pemrosesan paralel. Selain itu, StataSE, StataIC dan Small Stata hanya berbeda dalam ukuran dataset yang masing-masing dapat menganalisis StataSE dan StataMP dapat menyesuaikan model dengan variabel yang lebih independen daripada StataIC (sampai 10.998). StataIC memungkinkan dataset dengan 2.047 variabel. Jumlah pengamatan maksimal adalah 2,14 miliar. StataIC dapat memiliki paling banyak 798 variabel sisi kanan dalam sebuah model. Small Stata terbatas untuk menganalisa dataset dengan maksimal 99 variabel dan 1.200 pengamatan. Stata kecil dapat memiliki paling banyak 99 variabel sisi kanan dalam model. Perbandingan fitur Jumlah pengamatan maksimum hanya dibatasi oleh jumlah RAM yang ada pada sistem Anda. Apakah Anda seorang pelajar atau profesional penelitian berpengalaman, rangkaian paket Stata tersedia dan dirancang untuk memenuhi semua kebutuhan. Semua rasa Stata berikut memiliki seperangkat perintah dan fitur yang sama dan lengkap termasuk dokumentasi PDF: StataMP: Versi tercepat dari Stata (untuk komputer dual dan multicoremultiprocessor) StataSE: Stata untuk dataset besar StataIC: Stata untuk ukuran sedang Dataset Small Stata: Versi Stata yang menangani kumpulan data kecil (untuk pembelian pendidikan saja) Apa itu Stata yang tepat untuk saya Ringkasan di atas menunjukkan paket Stata yang tersedia. StataMP adalah versi tercepat dan terbesar dari Stata. Sebagian besar komputer yang dibeli setelah pertengahan 2006 dapat memanfaatkan kemampuan multiprocessing lanjutan dari StataMP. StataMP, StataSE, dan StataIC semuanya berjalan pada mesin apapun, namun StataMP berjalan lebih cepat. Anda bisa membeli lisensi StataMP sampai jumlah core pada mesin Anda (yang paling banyak adalah 64). Misalnya, jika mesin Anda memiliki delapan inti, Anda dapat membeli lisensi StataMP untuk delapan inti (StataMP8), empat inti (StataMP4), atau dua inti (StataMP2). StataMP juga bisa menganalisa lebih banyak data daripada rasa Stata lainnya. StataMP dapat menganalisis 10 sampai 20 miliar pengamatan yang diberikan pada komputer terbesar saat ini, dan siap untuk menganalisa hingga 281 triliun pengamatan saat perangkat keras komputer berhasil ditangkap. StataSE, StataIC, dan Small Stata hanya berbeda dalam ukuran dataset yang dapat dianalisis masing-masing. StataSE dan StataMP dapat menyesuaikan model dengan variabel yang lebih independen daripada StataIC (sampai 10.998). StataSE bisa menganalisa hingga 2 miliar pengamatan. StataIC memungkinkan dataset dengan 2.047 variabel dan 2 miliar observasi. StataIC dapat memiliki paling banyak 798 variabel sisi kanan dalam sebuah model. Small Stata terbatas untuk menganalisa dataset dengan maksimal 99 variabel dan 1.200 pengamatan. Stata kecil dapat memiliki paling banyak 98 variabel sisi kanan dalam model. Catatan: Jumlah variabel dan pengamatan yang diperbolehkan oleh Small Stata mencakup variabel tambahan atau pengamatan yang dihasilkan selama perhitungan statistik. Fitur Baru di Stata 14 Stata 14 memiliki 102 fitur baru dan merupakan salah satu rilis baru Stata yang terbesar dan menawarkan kemampuan penelitian baru untuk pengguna di berbagai bidang seperti: ekonomi, peneliti kesehatan, ahli epidemiologi, sosiologi, psikolog, peneliti pendidikan, Ilmuwan politik, dan ekonometrik. Perintah analisis Bayesian Pengenalan perintah analisis Bayesian (model linier univariat dan multivariat, GLM univariat, model nonlinier univariat dan umum, dll.) Yang didukung oleh semua referensi referensi Stata Bayesian baru. Stata 14 mencakup 12 model kemungkinan built-in dan 22 distribusi terdepan di antara fitur-fitur bermanfaat lainnya. Model efek pengobatan Extended yang lebih banyak Analisis efek pengobatan sekarang tersedia untuk kelas model yang lebih luas. Estimasi efek pengobatan endogen sekarang tersedia untuk hasil kontinyu, biner, hitungan, dan fraksional. Efek pengobatan sekarang juga dapat diperkirakan dari data kelangsungan hidup pengamatan. Analisis IRT (item response theory) Stata 14 sekarang mendukung model IRT untuk item biner (1-3 PL), item kategoris (respon nominal), item ordinal (penilaian bergradasi, skala penilaian dan kredit parsial) dan kombinasi dari model tersebut. Lebih banyak Stata dalam bahasa baru Antarmuka pengguna statas sekarang tersedia dalam bahasa Spanyol dan Jepang. Lebih banyak fitur baru yang berguna ditambahkan di Stata 14 adalah: Anda dapat memasukkan berbagai model bertahan bertingkat seperti model efek campuran eksponensial dan Weibull. Lebih Banyak Anda dapat melakukan inferensi sampel kecil dalam model campuran linier dengan menggunakan beberapa metode derajat-of-kebebasan denominator, termasuk metode Kenward-Roger. Perintah deret waktu yang lebih baru. Pengukur data panel baru dan yang lebih baru. More Anda dapat menghitung kekuatan dan ukuran sampel untuk analisis tabel kontingensi epidemiologis. Lebih banyak lagi Stata memahami Unicode. Lebih Banyak Anda dapat melakukan uji model disesuaikan Satorra-Bentler untuk SEM dengan data yang tidak terdistribusi normal. Lebih Banyak Anda dapat memperkirakan model untuk tingkat suku bunga, proporsi, dan tanggapan pecahan lainnya dengan menggunakan regresi beta dan model regresi pecahan. Anda bisa memperkirakan model Poisson dengan variabel dependen yang disensor. StataMP sekarang memungkinkan lebih dari 2,1 miliar pengamatan hingga 20 miliar pengamatan yang diberikan komputer terbesar saat ini, dan siap untuk lebih setelah perangkat keras komputer ditangkap. Kode ICD-10 lebih banyak. Lebih banyak tingkat panggung. Lebih Selain: mengejar untuk memperkirakan model rintangan lurus dan eksponensial betareg dan fracreg untuk tanggapan fraksional, proporsi, tarif, dll. Cpoisson untuk memperkirakan model Poisson disensor ztest dan ztesti untuk menghitung z-statistik Pemilih postestimasi yang sangat menyederhanakan analisis postestimasi Hampir semua Perintah estimasi di Stata sekarang mendukung variabel faktor Banyak perbaikan pada margin, seperti kemampuan untuk membuat beberapa prediksi sekaligus dan memiliki prediksi default mencerminkan pilihan terbaik untuk analisis marjinal Beberapa utilitas baru untuk membantu Anda mengelola grafik dengan lebih baik. Quick start yang baru Bagian manual Manual Fungsi Referensi New Stata Pemrograman hal Anda. Anda akan tertarik dengan fitur baru ini di Stata 14. Stata sekarang menggunakan Twister Mersenne 64-bit sebagai generator bilangan acak default Distribusi statistik, distribusi bilangan acak, dan fungsi string Semua fungsi baru yang ditambahkan ke Stata juga tersedia di Mata Ada Banyak tutorial video dalam menggunakan Stata. Di bawah ini Anda akan menemukan penambahan terbaru yang terkait dengan Stata 14, serta daftar semua sumber daya lain yang ada saat ini. Kiat cepat Semua versi Stata berjalan di komputer dual-core, multi-core dan multi-prosesor. Stata untuk Windows Windows Windows 7 Windows 7 Windows Vista 64-bit dan 32-bit Windows untuk prosesor x86-64 dan x86 yang dibuat oleh Intel dan AMD. Stata untuk Mac Stata untuk Mac memerlukan prosesor Intel 64-bit (Core2 Duo atau lebih baik) yang menjalankan OS X 10.7 atau yang lebih baru untuk Unix Linux: Setiap 64-bit (x86-64 atau kompatibel) atau 32-bit (x86 atau kompatibel) berjalan Linux. Kebutuhan perangkat keras Minimal RAM 512 MB Minimal ruang disk sebesar 900 MB. Stata untuk Unix memerlukan kartu video yang dapat menampilkan ribuan warna atau lebih (warna 16-bit atau 24-bit) Silakan pilih tipe pengguna: Stata 14 Dokumentasi Setiap Pemasangan Stata mencakup semua dokumentasi dalam format PDF. Dokumentasi statas terdiri dari lebih dari 12.000 halaman yang merinci setiap fitur di Stata termasuk metode dan formula dan contoh yang bekerja sepenuhnya. Anda dapat melakukan transisi secara lancar ke seluruh entri menggunakan tautan di setiap entri. Manual 14 Referensi Manual Bayesian Manual Memulai dengan Stata untuk Mac Memulai dengan Stata untuk Unix Memulai dengan Stata untuk Windows Dokumentasi Stata 14 adalah hak cipta dari StataCorp LP, College Station TX, AS, dan digunakan dengan izin dari StataCorp LP. Siswa dapat membeli StataMP. StataSE. StataIC dan Small Stata dengan harga diskon melalui program Stata GradPlan. Untuk informasi lebih lanjut tentang jenis lisensi yang tersedia, klik di sini. Tanggal: Kamis, 7 Jumat, 8 September 2017 Lokasi: Cass Business School, London EC1Y 8TZ. Pertemuan Kelompok Pengguna London Stata adalah konferensi internasional dua hari. 2016 melihat kami merayakan dua puluh lima tahun untuk mendistribusikan dan mendukung Stata kepada pengguna di Irlandia Inggris. Kami sangat bangga dengan hubungan kerja kami yang erat dengan S. Ekonometrika Keuangan Menggunakan Stata oleh Simona Boffelli dan Giovanni Urga memberikan pengenalan yang sangat baik untuk analisis deret waktu dan bagaimana melakukannya di Stata untuk keuangan. Wilayah Timur Tengah dan Afrika Utara (MENA) menderita keduanya, ketersediaan data dan kualitas data. Setiap usaha untuk mengumpulkan, membersihkan dan menyajikan data di wilayah ini adalah sebuah prestasi. Pertemuan Kelompok Pengguna Zata Polandia ke-4 berlangsung pada hari Senin, 17 Oktober 2016 di SGH Warsaw School of Economics, Warsawa, Polandia. Tujuan dari Stata Users Group Meeti. Kursus Stata Terbaru Kursus 2 hari ini berlanjut dari Bagian 1 dan memberikan ulasan lebih lanjut dan panduan praktis untuk beberapa metodologi ekonometrik utama yang sering digunakan untuk memodelkan fakta bergaya dari deret waktu keuangan melalui model ARMA, model GARCH univariat dan multivariat, manajemen risiko Analisis dan penularan. Peragaan teknik alternatif akan diilustrasikan dengan menggunakan Stata. Sesi praktis dalam kursus ini melibatkan data suku bunga, harga aset dan deret waktu valas. Kursus ini disampaikan oleh Prof. Giovanni Urga, seorang penulis Econometrics Keuangan yang menggunakan Stata - Boffelli, S dan Urga, G (2016), Stata Press: TX. Kursus ini didasarkan pada buku dan semua peserta akan menerima salinan gratis. Sekolah musim panas 2017 Stata kami akan berlangsung di London pada tanggal 3-8 Juli 2017. Pelajari bagaimana menggunakan Stata secara lebih efektif dalam rangkaian kursus singkat fleksibel kami - Pengantar Stata Pengantar Stata Graphics Manajemen Data Tingkat Lanjut di Stata Pengantar Stata untuk Statistik Medis Pengantar Analisis Meta-An Introduction to Time Series Analysis. Kursus 2-hari ini memberikan ulasan dan panduan praktis untuk beberapa metodologi ekonometrik utama yang sering digunakan untuk memodelkan fakta-fakta gaya dari deret waktu keuangan melalui model ARMA, model GARCH univariat dan multivariat, analisis manajemen risiko dan penularan. Peragaan teknik alternatif akan diilustrasikan dengan menggunakan Stata. Sesi praktis dalam kursus ini melibatkan data suku bunga, harga aset dan deret waktu valas. Kursus ini disampaikan oleh Prof. Giovanni Urga, seorang penulis Econometrics Keuangan yang menggunakan Stata - Boffelli, S dan Urga, G (2016), Stata Press: TX. Yang kedua dari dua mata kuliah yang dirancang sebagai pengantar metode Bayesian untuk analisis empiris. Kita akan mulai dengan sejumlah isu teoretis termasuk pertukaran, analisis prior-posterior, perbandingan model dan pengujian hipotesis, dan model untuk data yang hilang. Kami juga akan memeriksa masalah mendasar dari elisitasi sebelumnya. Dalam kursus tiga hari yang berjalan di London pada 5-7 April 2017, kita membahas bagaimana membuat dan menilai model peramalan untuk memprediksi variabel makroekonomi seperti inflasi dan pertumbuhan ekonomi. Kami melihat peramalan deret waktu dan dasar-dasar pembuatan model, pemeriksaan diagnostik, model VAR dan kointegrasi. Butuh kutipanRICERCA FINANZA di Massimo Intropido - Sito ufficiale Scegliere la MEDIA giusta Le medie mobili che si adattano automaticamente al mercato le medie mobili rappresentano probabilmente lindicatore di analisi tecnica pi antico della storia. Esse costituiscono uno strumento prettamente statistico, che tuttavia viene utilizzato dai pedagang e dagli analisti di maniera, per cos dire, antistatistica, cio si sfrutta il ritardo delle medie stesse nel descrivere landamento del prezzo. Pertanto, la regola di analisi tecnica prevere che vi sia un tren rialzista quando il prezzo sta al di sopra della media mobile e il tren particolarmente forte quanto pi ampio il divario fra il prezzo e la media stessa. Ma ci equivale a dire che il trend di borsa tanto pi forte quanto pi lindicatore statistico in ritardo rispetto al valore che dovrebbe descrivere. Seguendo la stessa logica si pu dire lopposto sebuah proposito di una tendenza ribassista. Di quel momento, infatti, il prezzo sar al di sotto della media mobile con un divario maggiore quanto maggiore la forza del trend negativo. Quando la media mobile inizia a funzionare bene dal punto di vista statistico, ovvero si pone di mezzo ai prezzi (essendone la media) il suo ruolo diventa meno utile per lanalisi tecnica orientata al trading. Infatti, di quel momento il trend laterale, cio non vi sono variazioni sostanziali di prezzo che non siano prontamente riassorbite. Il tutto pu essere facilmente riscontrato nel grafico che segue relativo allandamento del cambio EuroDollaro. Le zona contrassegnate con una lettera quot a quot sono leggeri ibu di rialzo, di cui la media mobile rimane al di sotto dei prezzi e dunque non funziona benissimo dal punto di vista statistico. Allo stesso modo, le zona contrassegnate con una lettera quot B quot rappresentano dei chiari ribassi, durante i quali la media mobile sta al di sopra del prezzo, mostrando anche in questo caso delle carenze descrittive dal punto di vista statistico. Laddove invece la media mobile funziona bene come descrittore del prezzo, ovello nelle zona contrassegnate con quotCquot proprio quando funziona dal punto di vista del trading. Infatti, di quei tratti essa viene continuamente scavalcata dal prezzo, allins ed allin gi, dando segnali di apertura e di immediata chiusura di posizioni rialziste e ribassiste. Di quei tratti, di sostanza, la media mobile fornisce falsi segnali e dunque fa perdere denaro. Allanalista tecnico uninformazione di questo tipo utile per confermare che il trend laterale, di quanto vi stazionamento della media mobile nel range di prezzo, ma poich, la maggior parte degli sforzi che si dedicano allo studio di nuovi strumenti danalisi tecnica rivolto al trading pi che alla Semplice analisi, non deve stupire se si cerchi di perfezionare la media mobile datang strumento di trading. Nascono cos le medie mobili adattive. Che vengono progettate per essere attraversate il meno possibile dai prezzi, anche quando la tendenza laterale. Ve ne sono karena che vanno per la maggiore, ma prima di descriverle vediamo esattamente che cos una media mobile adattiva. Tutte, o quasi tutte, le medie mobili adattive sfruttano la propriet delle medie mobili esponenziali di poter essere scomposte di maniera tale da rendere molto semplice il loro calcolo. Infatti, la generica e rap rapida forma di calcolo di una media esponenziale: MMEt aPt (1- a) MMEt-1 Ovvero, la media di oggi uguale ad una certa percentuale del prezzo di oggi sommato alla percentuale complementare (cio la cui somma dia 100) della media esponenziale di ieri. Kemungkinan, dal punto di vista matematico, calcolare una media mobile esponenziale esattamente equivalente alla corrispondente media mobile semplice, semplicemente ponendo a (2 (n1)). Dove n il numero di dati da cui composta lequivalente media mobile semplice. Per rendere adattiva una media mobile esponenziale sufficiente legenda landamento di a ad un parametro che riteniamo essere quello decisivo nellesprimere o nel modificare bermutasi condizioni di mercato. Il parametro classico, scelto da quasi tutti gli ideatori di medie mobili adattive, la volatilit. Infatti, proprio questa la grandezza che meglio misura la tendenza dei prezzi a fornire falsi segnali, cio a colpire quotindebitamentequot la media mobile, come mostriamo nel grafico seguente: Nel caso A la volatile alta di rapporto allandamento della media e dunque questultima non viene toccata dai Prezzi durante laccelerazione della tendenza al rialzo. Quella che abbiamo raffigurato, pertanto, una media con una velocit idonea a segnalare la persistenza del trend. Nel caso B, invece, la volatile del prezzo troppo bassa di rapporto allandamento della media. Questultima, infatti, viene infatti colpita beragam volte dal prezzo senza che in realt vi sia realmente una vera e propria inversione di tendenza. Un andamento del genere comporta molti falsi segnali generanti contemporaneamente molte piccole perdite e molti momenti di mancato guadagno, arrecando cos un duplice danno al trader. La soluzione allora quella di costruire una media mobile che stia vicino ai prezzi quando la volatile alta e lontano quando essa bassa, proprio mendatangkan quella raffigurata nel grafico successivo. Perch ci accada, occorre costruire un meccanismo che produca sulla media mobile lo stesso effetto di unaumento o di una riduzione dei giorni sulla quale essa viene calcolata. La media mobile esponenziale, come dicevamo, si presta molto bene a questo scopo, poich sufficiente variare il parametro A per ottenere: - un aumento della sua reattivit (equivalente ad una diminuzione dei giorni su cui viene calcolata lequivalente media mobile semplice) se a viene Incrementato. - una riduzione della sua reattivit in caso contrario, con conseguente allungamento della media mobile semplice equivalente. La proposta di Tushar Chande si chiama VIDYA (Indeks Variabel DYnamic Average) o media dinamica ad indones variabile. Questultimo proprio il termine A della media mobile esponenziale. Infatti, nellarticolo di Stocks amp Commodities, Chande la definisce come: VIDYAd kxn Ref x Cd (1- kxn Ref) x VIDYAd - 1 VIDYAd il valore corrente della VIDYA VIDYAd-1 il valore precedente della VIDYA k una costante scelta di volta di volta N la misura di volatile ritenuta pi idonea ad esprimere le variazioni nellandamento del mercato Ref una misura di volatile che funzioni da patokan o termine di paragone per facesare n. Cio per capire qual lattuale situazione di mercato. Intuisi yang intuitif, nellalgoritmo di Chande, sebuah k x n Ref dunque il rapporto tra la volatile attuale e la volatilit media yang jauh berbeda dengan re della della VIDYA. Quando il mercato accelera, la volatilit aumenta e quindi nello stesso modo si comporta il termine k x n Ref. Nel libro Beyond Technical Analysis, formula questaltra Chande propine per la VIDYA: VIDYAd 0,2 x Stoc (20) x Cd (1- 0,2 x Stoc (20)) x VIDYAd-1 Dove, formula formula rispetto sebelumnya, abbiamo: Stoc (20) che lo stocastico a 20 giorni della deviazione standar 20 giorni dei prezzi k 0,2 il che tende ongkos ekivalen la VIDYA ad una media mobile semplice nove giorni. Va detto che la seconda formula si applica ai dati giornalieri, mentre la prima si utilizza sui dati settimanali. Vediamo di azione la VIDYA sui dati giornalieri dellindice SampP500. Formula oviviamente utilizziamo la seconda, ovvero quella dello stocastico di volatilit 20 giorni: La VIDYA stata riportata con il tratto pi marcato, mentre la media mobile esponenziale a 9 giorni ha il tratto pi leggero. Perch una media mobile esponenziale a nove 9 giorni Perch Chande utilizza un k pari a 0,2 in quanto applicando al contrario la formula a (2 (n1)). Cio risolvendo per n la formula 0,2 (2 (n1)) fornisce, per lappunto, 9. Naturalmente, questo il valore di partenza, poich esso viene incrementato o diminuito in base allandamento del termine n Ref. Torneremo tra poco su questo matematico matematico, ora commentiamo il grafico. Nei periodi di trend forte, come ad esempio tra Maggio e Giugno e tra Settembre ed Ottobre 2008, la media mobile esponenziale segue molto pi da vicino i prezzi e, pertanto, ne viene attraversata molto pi spesso. Invece, la VIDYA se ne mantiene molto pi distante, rimanendo addirittura pressoch tren orizzontale durante le fasi di assenza, hadir dengan status Luglio ed Agosto 2008. Nel prossimo numero studieremo unaltra famosissima media mobile reattiva, ovvero la AMA (Adaptive Moving Average) di Perry Kaufman. Ulteriori dettagli ed approfondimenti sul tema delle medie mobili adattive possono essere trovati nel mio libro quotIl Meglio di Stock amp Commoditiesquot (Editore Trading Library, 2006). Hak Cipta 2008-2010 RicercaFinanza. Riproduzione riservata. Si ricorda che tutti i contenuti di questa pagina sono protetti da hak cipta. La riproduzione totale o parziale, dalam forma qualita, su qualsiasi supporto e con qualunque mezzo proibita senza lautorizzazione scritta di Ricerca Finanza e dellAutore. Corso di trading, corso di forex, corso per investire di azioni, Massimo Intropido, ricerca finanza, laporan finanziari, perdagangan corsi, consulenza finanziaria, perdagangan online, kelas cnbc, laporan finanziario, Massimo Intropido, ricercafinanza, ricerca e finanza, corsi di Perdagangan, perdagangan online, consulenza finanziaria, investimento obbligazionario, investimento azionario, etf, materie prime, valute, forex, ricercafinanza. it, ricercafinanza, ricercaefinanza. it, indici azionari, derivati, itf rimini massimo intropido, ricerca finanza, ricercaefinanza. it, corso Di perdagangan, perdagangan online, perdagangan, perdagangan, perdagangan, perdagangan, perdagangan, perdagangan, perdagangan, perdagangan, perdagangan, perdagangan, perdagangan, perdagangan, perdagangan, perdagangan, perdagangan online, , Massimo intropido, massimo intropido, perdagangan corso, trading online, forex, forex, usd eur, trading online, trading online, trading online, trading online, trading online , Perdagangan online, perdagangan corso, ricerca finanza, perdagangan corso, perdagangan corso, perdagangan corso, perdagangan corso, perdagangan corso, perdagangan corso, perdagangan corso, perdagangan corso, perdagangan corso, ricerca e finanza , Ricerca e finanza, ricerca e finanza, ricerca e finanza, ricerca finanza, consulenza finanziaria, consulenza finanziaria, consulenza finanziaria, consulenza finanziaria, consulenza finanziaria, consulenza finanziaria , Consulenza finanziaria, consulenza finanziaria, consulenza finanziaria, consulenza finanziaria, consulenza finanziaria, consulenza finanziaria, consulenza finanziaria, consulenza finanziaria, consulenza finanziaria, consulenza finanziaria, consulenza finanziaria, consulenza finanziaria, consulenza finanziaria, consulenza finanziaria, consulenza finanziaria, consulenza finanziaria, consulenza Finanziaria, consulenza finanziaria, consulenza finanziaria, sirip consulenza Anziaria, consulenza finanziaria, consulenza finanziaria, consulenza finanziaria, consulenza finanziaria, kelas cnbc, mf finanza, ruang perdagangan, analisi tecnica, analisi fondamentale, grafici di borsa, trendline, indici finanziari, etf, angela antetomaso, marina valerio, mariangela pira, marco Gaiazzi, kelas cnbc, finale mf, ruang perdagangan, analisi tecnica, analisi fondamentale, grafici di borsa, trendline, indici finanziari, etf, kelas cnbc, finale mf, ruang perdagangan, analisi tecnica, analisi fondamentale, grafici di borsa, trendline, indici Finanziari, etf, kelas cnbc, mf finanza, ruang perdagangan, analisi tecnica, analisi fondamentale, grafici di borsa, trendline, indici finanziari, etf, kelas cnbc, finale mf, ruang perdagangan, analisi tecnica, analisi fondamentale, grafici di borsa, trendline , Indici finanziari, etf, kelas cnbc, mf finanza, ruang perdagangan, analisi tecnica, analisi fondamentale, grafici di borsa, trendline, indici finanziari, etf, kelas cnbc, finale mf, ruang perdagangan, analisi tecnic A, analisi fondamentale, grafici di borsa, trendline, indici finanziari, etf, massimo intropido, tv finanziaria, analisi tecnica, bande di bollinger, stocastico, macd, indikatori, rsi, medie mobili, resistenze, supporti, analisi tecnica, bande di bollinger , Analisi tecnica, bande di bollinger, analisi tecnica, bande di bollinger, analisi tecnica, bande di bollinger, analisi tecnica, bande di bollinger, macd,