Exponential moving average kalman filter

Tanya Jawab di JMA Apa Teori Dibalik JMA. Mengapa JMA memiliki parameter PHASE. Apakah JMA memperkirakan deret waktu. Akankah nilai JMA sebelumnya, sudah diplot, berubah saat data baru masuk. Dapatkah saya memperbaiki indikator lain menggunakan JMA Apakah JMA memiliki jaminan khusus Bagaimana JMA dibandingkan dengan filter lainnya. TOPIK UMUM PADA ALAT JURIK Bisakah alat memplot banyak lekukan pada masing-masing bagan. Bisakah alat memproses semua jenis data. Bisakah alat bekerja secara real-time. Apakah algoritma diungkapkan atau hitam-kotak. Apakah alat Jurik perlu melihat masa depan deret waktu. Apakah alat menghasilkan nilai yang serupa di semua platform (TradeStation, Multicharts.). Apakah alat Juriks hadir dengan jaminan. Berapa banyak password instalasi yang saya dapatkan. Apa Teori Dibalik JMA. BAGIAN 1. HARGA GAPS Data time series Smoothing, seperti harga saham harian, untuk menghilangkan noise yang tidak diinginkan pasti akan menghasilkan grafik (indikator) yang bergerak lebih lambat dari pada deret waktu aslinya. Quotslownessquot ini akan menyebabkan plot tersebut tertinggal jauh dari seri aslinya. Misalnya, rata-rata bergerak sederhana 31 hari akan tertinggal dalam rangkaian waktu harga 15 hari. Lag sangat tidak diinginkan karena sistem perdagangan yang menggunakan informasi tersebut akan mengalami penundaan perdagangan. Akhir perdagangan bisa berkali-kali menjadi lebih buruk daripada tidak ada perdagangan sama sekali, karena Anda mungkin membeli atau menjual di sisi yang salah dari siklus pasar. Akibatnya, banyak usaha dilakukan untuk meminimalkan lag, masing-masing dengan kegagalan mereka sendiri. Penaklukan lag sementara tidak membuat asumsi yang menyederhanakan (misal, data terdiri dari siklus yang dilapiskan, perubahan harga harian yang memiliki distribusi Gaussian, semua harga sama pentingnya, dsb.) Bukanlah tugas sepele. Pada akhirnya, JMA harus menggunakan teknologi yang sama dengan yang digunakan militer untuk melacak benda-benda yang bergerak di udara dengan menggunakan radar yang bising. JMA melihat deret waktu harga sebagai gambar berisik dari target bergerak (underlying price yang halus) dan mencoba untuk memperkirakan lokasi target sebenarnya (smooth price). Matematika berpemilik dimodifikasi untuk mempertimbangkan sifat khusus dari deret waktu keuangan. Hasilnya adalah kurva halus halus yang tidak membuat asumsi tentang data yang memiliki komponen siklik apapun. Akibatnya JMA bisa mengubah kuota dimequot jika pasar (moving target) memutuskan untuk mengubah arah atau gap updown dengan jumlah apapun. Tidak ada gap harga yang terlalu besar. BAGIAN 2. SEGALA SESUATU Setelah beberapa tahun melakukan penelitian, kami Riset Jurik menetapkan bahwa filter pengurangan kebisingan yang sempurna untuk data keuangan memiliki persyaratan sebagai berikut: Keterlambatan minimum antara sinyal dan harga, jika pemicu perdagangan terlambat datang. Minimal overshoot, jika tidak, sinyal menghasilkan tingkat harga palsu. Minimum undershoot, jika tidak, waktu hilang menunggu konvergensi setelah selisih harga. Kelancaran maksimal, kecuali pada saat harga gap ke level yang baru. Bila diukur sampai keempat persyaratan ini, semua filter populer (kecuali JMA) berkinerja buruk. Berikut adalah ringkasan filter yang lebih populer. Weighted Moving Average - tidak responsif terhadap gap Exponential Moving Average - undian berisik yang berlebihan Adaptive Moving Averages - (bukan milik kita) biasanya didasarkan pada asumsi yang terlalu menyederhanakan aktivitas pasar dengan mudah tertipu Garis Regresi - tidak responsif terhadap kesenjangan yang berlebihan overshoot Filter FFT - Mudah terdistorsi oleh non-Gaussian kebisingan di jendela data biasanya terlalu kecil untuk secara akurat menentukan siklus yang benar. Filter FIR - memiliki lag yang dikenal sebagai quotgroup delayquot. Tidak ada jalan lain kecuali Anda ingin memotong beberapa sudut. Lihat filter quotBand-Passquot. Filter Band-Pass - tidak ada lag hanya di tengah band frekuensi yang cenderung terombang-ambing dan melampaui harga sebenarnya. Filter Entropy maksimum - mudah terdistorsi oleh noise non-Gaussian di jendela data biasanya terlalu kecil untuk secara akurat menentukan siklus sebenarnya. Filter Polinomial - tidak responsif terhadap kesenjangan overshoot berlebihan Sebaliknya, JMA mengintegrasikan teori informasi dan penyaringan non-linear adaptif dengan cara yang unik. Dengan menggabungkan penilaian konten informasi dalam rangkaian waktu dengan kekuatan transformasi nonlinier adaptif, hasilnya mendorong kuotasi teoritis kuotomatis pada penyaringan waktu keuangan yang menyaring hampir sejauh mungkin. Lagi dan lagi, hadapi Prinsip Ketidakpastian Heisenburg (sesuatu yang tidak pernah diatasi, atau pernah). Sejauh yang kita tahu, JMA adalah yang terbaik. Kami mengundang seseorang untuk menunjukkan sebaliknya. Untuk analisis komparatif lebih banyak tentang kegagalan filter populer, unduh laporan kami. Evolusi Moving Averagesquot dari departemen Laporan Khusus kami. Lihat perbandingan kami terhadap filter populer lainnya. Mengapa JMA memiliki parameter PHASE. Ada dua cara untuk menurunkan noise dalam deret waktu menggunakan JMA. Menambah parameter LENGTH akan membuat JMA bergerak lebih lambat dan dengan demikian mengurangi kebisingan dengan mengorbankan lag tambahan. Sebagai alternatif, Anda dapat mengubah jumlah quotinertiaquot yang terdapat dalam JMA. Inersia seperti massa fisik, semakin banyak yang Anda miliki, semakin sulit untuk mengubah arah. Jadi filter dengan banyak inersia akan memerlukan lebih banyak waktu untuk membalikkan arah dan dengan demikian mengurangi kebisingan dengan mengorbankan overshooting selama pembalikan dalam deret waktu. Semua filter noise kuat memiliki lag dan overshoot, dan JMA tidak terkecuali. Namun, parameter disesuaikan JMAs PHASE and LENGTH menawarkan cara untuk memilih tradeoff optimal antara lag dan overshoot. Ini memberi Anda kesempatan untuk menyempurnakan berbagai indikator teknis. Misalnya, bagan (di sebelah kanan) menunjukkan garis JMA cepat yang melintasi garis JMA yang lebih lambat. Untuk membuat garis JMA yang cepat mengubah kuota sebuah dimequot setiap kali pasar berbalik, hal itu tidak memiliki inersia. Sebaliknya, JMA yang lambat diatur untuk memiliki inersia besar, sehingga memperlambat kemampuannya untuk berbalik selama pembalikan pasar. Pengaturan ini menyebabkan garis yang lebih cepat melintasi garis yang lebih lambat secepat mungkin, sehingga menghasilkan sinyal crossover lag rendah. Jelas, kontrol pengguna terhadap inersia filter memberikan kekuatan yang cukup besar pada filter yang kekurangan kemampuan ini. Apakah JMA memperkirakan deret waktu. Itu tidak meramalkan ke masa depan. JMA mengurangi kebisingan dengan cara yang sama seperti rata-rata bergerak eksponensial, namun berkali-kali lebih baik. Akankah nilai JMA sebelumnya, sudah diplot, berubah saat data baru masuk. Tidak. Untuk setiap titik pada plot JMA, hanya data historis dan data terkini yang digunakan dalam formula. Akibatnya, karena data harga baru tiba di slot waktu berikutnya, nilai JMA yang sudah diplot tidak terpengaruh dan TIDAK PERNAH berubah. Pertimbangkan juga kasus saat bar terakhir di bagan diperbarui secara real time karena setiap tanda centang baru tiba. Karena harga penutupan bar terakhir cenderung berubah, JMA secara otomatis dievaluasi ulang untuk mencerminkan harga penutupan yang baru. Namun, nilai historis JMA (pada semua bar sebelumnya) tetap tidak terpengaruh dan tidak berubah. Seseorang dapat menciptakan indikator yang mengesankan mengenai data historis saat menganalisis nilai masa lalu dan masa depan yang mengelilingi setiap titik data yang sedang diproses. Namun, formula apa pun yang perlu melihat nilai masa depan dalam rangkaian waktu tidak bisa diterapkan dalam perdagangan dunia nyata. Hal ini karena ketika menghitung nilai todays indikator, nilai masa depan tidak ada. Semua indikator Jurik hanya menggunakan data deret saat ini dan sebelumnya dalam perhitungannya. Hal ini memungkinkan semua indikator Jurik bekerja dalam semua kondisi real time. Dapatkah saya memperbaiki indikator lain menggunakan JMA Ya. Kami biasanya mengganti perhitungan rata-rata yang paling banyak bergerak dalam indikator teknis klasik dengan JMA. Ini menghasilkan hasil yang lebih halus dan lebih tepat waktu. Sebagai contoh, dengan hanya memasukkan JMA ke dalam indikator teknis DMI standar, kami menghasilkan indikator DMX, yang disertakan dengan pesanan JMA Anda. Apakah JMA memiliki jaminan khusus Jika Anda menunjukkan kepada kami algoritma non-proprietary untuk rata-rata bergerak yang, bila dikodekan untuk dijalankan di TradeStation, Matlab atau Excel VBA, ia melakukan quotbetterquot daripada rata-rata pergerakan kami dalam jangka pendek, menengah dan panjang dari Berjalan acak, mengembalikan dengan baik lisensi pengguna yang dibeli untuk JMA. Yang kami maksud dengan quotbetterquot adalah rata-rata, rata-rata, lebih mulus dengan jeda rata-rata yang lebih besar daripada perkiraan kami, tidak ada overshoot rata-rata yang lebih besar dan tidak ada garis bawah rata-rata yang lebih besar daripada nilai kami. Yang kami maksud dengan quotshort, framequot medium dan length adalah bahwa perbandingan harus mencakup tiga panjang JMA yang terpisah: 7 (pendek), 35 (medium), 175 (panjang). Apa yang kita maksud dengan jalan acak adalah deret waktu yang dihasilkan oleh jumlah kumulatif 5000 nol-mean, Cauchy membagikan nomor acak. Jaminan terbatas ini bagus hanya untuk bulan pertama Anda telah membeli lisensi pengguna untuk JMA dari kami atau salah satu distributor kami di seluruh dunia. Bagaimana JMA dibandingkan dengan filter lainnya. Filter Kalman mirip dengan JMA karena keduanya merupakan algoritma ampuh yang digunakan untuk memperkirakan perilaku sistem dinamis yang bising saat semua yang harus Anda kerjakan adalah pengukuran data yang bising. Filter Kalman menciptakan ramalan yang mulus dari deret waktu, dan metode ini tidak sesuai untuk seri waktu keuangan karena pasar cenderung menghasilkan putaran goncangan dan kesenjangan harga, perilaku yang tidak khas dari sistem dinamis operasi yang lancar. Akibatnya, smoothing penyaringan Kalman sering tertinggal atau melampaui harga pasar. Sebaliknya, JMA melacak harga pasar dengan ketat dan lancar, beradaptasi dengan kesenjangan sambil menghindari overshoot yang tidak diinginkan. Lihat bagan di bawah untuk contoh. Filter yang dijelaskan di majalah populer adalah rata-rata Kaufmann. Ini adalah rata-rata bergerak eksponensial yang kecepatannya bervariasi sesuai dengan efisiensi tindakan harga. Dengan kata lain, ketika aksi harga berada dalam tren yang jelas dengan sedikit retracement, filter Kaufmann akan meningkat dan saat aksi tersebut mengalami congesting, filter akan melambat. (Lihat grafik di atas) Meskipun sifat adaptifnya membantu mengatasi beberapa lag khas rata-rata pergerakan eksponensial, namun tetap tertinggal jauh di belakang JMA. Lag adalah masalah mendasar bagi semua pedagang. Ingat, setiap bar lag dapat menunda perdagangan Anda dan menolak keuntungan Anda. Rata-rata pergerakan lain yang dijelaskan di majalah populer adalah Chandes VIDYA (Variable Index Dynamic Average). Indeks yang paling sering digunakan di dalam VIDYA untuk mengatur kecepatannya adalah volatilitas harga. Karena volatilitas jangka pendek meningkat, rata-rata pergerakan eksponensial VIDYA dirancang untuk bergerak lebih cepat, dan karena volatilitas menurun, VIDYA melambat. Di permukaan ini masuk akal. Sayangnya, desain ini memiliki cacat yang jelas. Meskipun kemacetan samping harus benar-benar merapikan terlepas dari volatilitasnya, periode kemacetan yang sangat mudah berubah akan dilacak dengan ketat (tidak merapikan) oleh VIDYA. Akibatnya, VIDYA mungkin gagal menghilangkan suara yang tidak diinginkan. Sebagai contoh, bagan membandingkan JMA dengan VIDYA, keduanya mengatur untuk melacak tren penurunan sama baiknya. Namun, selama kemacetan berikutnya, VIDYA gagal menghaluskan lonjakan harga sementara JMA berhasil meluncur melalui obrolan. Dalam perbandingan lain di mana kedua VIDYA dan Juriks JMA ditetapkan memiliki kehalusan yang sama, kita melihat dalam grafik bahwa VIDYA tertinggal. Seperti disebutkan sebelumnya, waktu yang terlambat dapat dengan mudah mencuri keuntungan Anda dalam perdagangan apapun. Dua indikator populer lainnya adalah T3 dan TEMA. Mereka halus dan memiliki sedikit lag. T3 lebih baik dari keduanya. Meskipun demikian, T3 dapat menunjukkan masalah overshoot yang serius, seperti yang terlihat pada grafik di bawah ini. Bergantung pada aplikasi Anda, Anda mungkin tidak menginginkan indikator yang menunjukkan tingkat harga yang tidak dicapai pasar sebenarnya, karena hal ini mungkin secara tidak sengaja memulai perdagangan yang tidak diinginkan. Berikut adalah dua komentar yang ditemukan diposting di forum internet yang relevan: indikator TheT3 sangat baik (dan saya telah menyanyikan puji-pujiannya sebelumnya, dalam daftar ini). Namun, saya memiliki kesempatan untuk mendapatkan beberapa pengukuran pasar alternatif dan saya memperlancarnya. Mereka sangat berperilaku buruk di kali. Saat merapikannya, T3 menjadi tidak stabil dan terlalu buruk, sedangkan JMA melayar dengan benar melalui mereka. quot - Allan Kaminsky allank xmission quotMy view sendiri JMA konsisten dengan apa yang orang lain telah tulis (Ive menghabiskan banyak waktu untuk membandingkan JMA secara visual dengan TEMA Saya tidak akan berpikir sekarang menggunakan TEMA dan bukan JMA).quot Steven Buss sbuss pacbell Sebuah artikel di edisi Januari 2000 tentang TASC menggambarkan rata-rata bergerak yang dirancang pada tahun 1950an memiliki lag yang rendah. Penemunya, Robert Brown, merancang Moving Averagequot quotModified Moving Averagequot (MMA) untuk mengurangi lag dalam memperkirakan persediaan. Dalam rumusnya, regresi linier memperkirakan momentum arus saat ini, yang pada gilirannya digunakan untuk memperkirakan jeda vertikal. Rumus tersebut kemudian mengurangi lag yang diperkirakan dari moving average untuk mendapatkan hasil lag yang rendah. Teknik ini bekerja dengan baik pada grafik harga berperilaku baik (lancar transisi), tapi sekali lagi, jadi lakukan filter lanjutan lainnya. Masalahnya adalah bahwa pasar sebenarnya tidak berperilaku baik. Ukuran kebugaran yang benar adalah seberapa baik filter bekerja pada data keuangan dunia nyata, properti yang dapat diukur dengan tes benchmark benchmark kami yang mapan. Tes ini menunjukkan bahwa MMA melampaui grafik harga, seperti yang digambarkan di bawah ini. Sebagai perbandingan, pengguna dapat mengatur parameter di JMA untuk menyesuaikan jumlah overshoot, bahkan menghilangkannya sepenuhnya. Pilihan ada padamu. Ingat, hal terakhir yang Anda inginkan adalah indikator yang menunjukkan tingkat harga yang tidak dicapai pasar sesungguhnya, karena hal ini mungkin secara tidak sengaja memulai perdagangan yang tidak diinginkan. Dengan MMA, Anda tidak punya pilihan dan harus tahan dengan overshoot apakah Anda suka atau tidak. (Lihat bagan di bawah) Isu TASC edisi Juli 2000 memuat sebuah artikel oleh John Ehlers yang mendeskripsikan sebuah Optimal Elliptical Filterquot quotModified Optimal Elliptical (disingkat di sini sebagai quotMEFquot). Ini adalah contoh analisis sinyal klasik yang luar biasa. Bagan di bawah ini membandingkan MEF dengan JMA yang parameternya (JMA length7, phase50) ditetapkan agar JMA sama dengan MEF. Perbandingannya mengungkapkan kelebihan ini saat menggunakan JMA: JMA merespons ayunan harga yang ekstrim dengan lebih cepat. Akibatnya, setiap nilai ambang yang digunakan untuk memicu sinyal akan dieksekusi lebih cepat oleh JMA. JMA hampir tidak memiliki overshoot, memungkinkan garis sinyal untuk lebih akurat melacak aksi harga tepat setelah pergerakan harga yang besar. JMA meluncur melalui pergerakan pasar kecil. Hal ini memungkinkan Anda untuk fokus pada tindakan harga riil dan bukan aktivitas pasar kecil yang tidak memiliki konsekuensi nyata. Metode favorit di antara para insinyur untuk data time series smoothing adalah menyesuaikan titik data dengan polinomial (eq, spline parabolik atau kubik). Desain yang efisien dari jenis ini adalah kelas yang dikenal sebagai filter Savitzy-Golay. Bagan di bawah ini membandingkan JMA dengan filter Savitzy-Golay cubic-spline (urutan ke-3), yang pengaturan parameternya dipilih paling atas membuatnya melakukan sedekat mungkin dengan JMA. Perhatikan bagaimana lancar JMA meluncur melalui daerah kemacetan perdagangan. Sebaliknya, filter S-G cukup bergerigi. JMA jelas sekali lagi, pemenangnya. Teknik lain yang digunakan untuk mengurangi lag pada moving average filter adalah dengan menambahkan beberapa momentum (slope) dari sinyal ke filter. Hal ini mengurangi lag, namun dengan dua penalti: lebih banyak noise dan overshoot lebih banyak pada pivot pivot points. Untuk mengimbangi kebisingan, seseorang dapat menggunakan filter FIR yang tertimbang secara simetris, yang lebih halus daripada rata-rata bergerak sederhana, yang bobotnya mungkin: 1-2-3-4-3-2-1 dan kemudian menyesuaikan bobot ini untuk menambahkan beberapa lag Mengurangi momentum Keefektifan pendekatan ini ditunjukkan pada gambar di bawah ini (garis merah). Meskipun FIR filter melacak harga secara ketat, masih tertinggal JMA dan juga menunjukkan overshoot yang lebih besar. Selain itu, filter FIR memiliki kelancaran tetap dan perlu didesain ulang untuk setiap kehalusan yang diinginkan. Sebagai perbandingan, pengguna hanya perlu mengubah satu quotsmoothnessquot parameter JMA untuk mendapatkan efek yang diinginkan. JMA tidak hanya menghasilkan plot grafik harga yang lebih baik, namun juga dapat memperbaiki indikator klasik lainnya. Misalnya, perhatikan indikator MACD klasik, yang merupakan perbandingan dua moving averages. Konvergensi mereka (bergerak mendekat) dan divergensi (bergerak terpisah) memberi sinyal bahwa tren pasar berubah arah. Sangat penting bahwa Anda memiliki sedikit penundaan semaksimal mungkin dengan sinyal ini atau perdagangan Anda akan terlambat. Sebagai perbandingan, MACD yang dibuat dengan JMA memiliki kelambatan yang jauh lebih sedikit daripada MACD yang menggunakan rata-rata bergerak eksponensial. Untuk menggambarkan klaim ini, gambar di bawah ini adalah grafik harga hipotetis yang disederhanakan untuk meningkatkan isu-isu penting. Kami melihat bar berukuran sama dalam tren naik, terputus oleh selisih turun yang tiba-tiba. Dua garis berwarna adalah moving average eksponensial yang membentuk MACD. Perhatikan bahwa crossover terjadi dalam waktu lama setelah celah, menyebabkan strategi trading menunggu dan berdagang terlambat, jika sama sekali. Jika Anda mencoba mempercepat waktu indikator ini dengan membuat rata-rata bergerak lebih cepat, garis akan menjadi ribut dan lebih bergerigi. Hal ini cenderung menciptakan pemicu palsu dan perdagangan yang buruk. Di sisi lain, bagan di bawah ini menunjukkan JMA biru yang disesuaikan dengan cepat ke tingkat harga baru, yang memungkinkan crossover sebelumnya dan penunjukan sebelumnya dari sebuah uptrend yang sedang berjalan. Sekarang Anda bisa masuk pasar lebih awal dan naik sebagian besar tren. Berbeda dengan rata-rata pergerakan eksponensial, JMA memiliki parameter tambahan (FASE) yang memungkinkan pengguna menyesuaikan tingkat overshoot. Pada grafik di atas, garis kuning JMA diijinkan melampaui overselling lebih banyak dari yang biru. Ini memberikan crossover yang ideal. Salah satu fitur yang paling sulit untuk disain menjadi filter pemulusan adalah respons adaptif terhadap kesenjangan harga tanpa melampaui tingkat harga yang baru. Hal ini terutama berlaku untuk desain filter yang menggunakan filter sebagai momentum untuk mengurangi lag. Bagan berikut membandingkan overshoot oleh JMA dan Hull moving average (HMA). Pengaturan parameter untuk kedua filter ditetapkan sehingga kinerja steady state mereka hampir sama. Masalah desain lainnya adalah apakah filter tersebut dapat mempertahankan kehalusan yang sama selama pembalikan saat tren berlangsung. Bagan di bawah ini menunjukkan bagaimana JMA bertahan mendekati kelancaran konstan sepanjang keseluruhan siklus, sementara HMA berosilasi pada saat pembalikan. Ini akan menimbulkan masalah bagi strategi yang memicu perdagangan berdasarkan apakah filter bergerak naik atau turun. Terakhir, ada kasus ketika harga naik dan kemudian mundur dalam tren menurun. Hal ini sangat sulit dilacak pada saat mundur. Untungnya, filter adaptif memiliki waktu yang jauh lebih mudah untuk menunjukkan kapan pembalikan terjadi daripada filter tetap, seperti yang ditunjukkan pada tabel di bawah ini. Tentu ada filter yang lebih baik dari JMA, kebanyakan digunakan oleh militer. Tapi jika Anda berada dalam bisnis melacak perdagangan bagus dan bukan pesawat musuh, JMA adalah filter pengurangan kebisingan terjangkau terbaik yang tersedia untuk data pasar keuangan. Kami menjamin itu. Rata-rata bergerak menghaluskan kebisingan arus data harga dengan mengorbankan lag (delay) Di masa lalu Anda bisa memiliki kecepatan, dengan mengorbankan perataan yang dikurangi Di masa lalu Anda hanya bisa melakukan perataan Anda dengan biaya Dari lag Pikirkan berapa jam Anda terbuang mencoba untuk mendapatkan rata-rata Anda cepat DAN halus Ingat betapa menyebalkannya melihat peningkatan kecepatan menyebabkan kebisingan meningkat Ingat bagaimana Anda berharap untuk lag rendah DAN kebisingan rendah Bosan bekerja bagaimana untuk memiliki kue Anda DAN memakannya Jangan putus asa, sekarang semuanya telah berubah, Anda bisa mendapatkan kue Anda dan Anda bisa mengonsumsinya dengan presisi tanpa batas rata-rata dibandingkan model penyaringan lanjutan lainnya Dari rata-rata standar industri dasar (filter), rata-rata bergerak tertimbang lebih cepat daripada eksponensial, namun tidak menawarkan Perataan yang baik, sebaliknya eksponensial memiliki perataan yang sangat baik, namun sejumlah besar penundaan (Lag). Saringan techcot quothigh modern meskipun memperbaiki model dasar lama, memiliki kelemahan yang melekat. Beberapa di antaranya diamati di filter Jurik JMA dan yang terburuk dari kelemahan ini adalah overshoot. Penelitian Jurik secara terbuka mengakui adanya overshootquot quotminimal yang cenderung mengindikasikan beberapa bentuk algoritma prediktif yang mengerjakan kodenya. Ingat bahwa filter dimaksudkan untuk mengamati apa yang terjadi sekarang dan di masa lalu. Memprediksi apa yang akan terjadi selanjutnya adalah fungsi ilegal dalam tool kit Precision Trading Systems, datanya hanya diratakan dan tertinggal. Atau bisa Anda katakan, tren diikuti dengan tepat daripada diberi tahu ke mana harus pergi berikutnya, seperti halnya dengan algoritma filter tipe ilegal ini. Rata-rata Precision Lagless TIDAK mencoba meramalkan nilai harga berikutnya. Rata-rata Hull diklaim oleh banyak orang sebagai secepat dan selengkap JMA oleh penelitian Jurik, ia memiliki kecepatan dan lag yang rendah. Masalah dengan rumus yang digunakan dalam rata-rata Hull adalah distorsi yang sangat sederhana dan mengarah pada distorsi harga yang memiliki akurasi yang buruk karena pembobotan terlalu berat (x 2) pada data terbaru (Lantai (Panjang 2)) dan kemudian mengurangkan yang lama Data, yang menyebabkan masalah overshooting yang parah. Dalam beberapa kasus, banyak penyimpangan standar dari nilai aktual. Rata-rata presisi tanpa batas memiliki tingkat keterlambatan ZERO. Diagram di bawah menunjukkan perbedaan kecepatan yang sangat besar pada periode 30 PLA ​​dan rata-rata 30 periode Hull. PLA adalah empat bar di depan rata-rata Hull pada kedua titik balik utama yang ditunjukkan pada bagan 5 menit Masa Depan FT-SE100 (yang merupakan 14 perbedaan dalam Lag). Jika Anda menukar rata-rata pada titik balik mereka untuk mengurangi harga penutupan dalam contoh ini, PLA memberi sinyal pada 3.977,5 dan Hull berada pada titik terendah pada 3.937, hanya sekitar 40,5 poin atau dalam hal moneter 405 per kontrak. Sinyal panjang pada PLA berada pada 3936 dibandingkan dengan Hull 3.956,5, yang sama dengan penghematan biaya 205 per kontrak dengan sinyal PLA. Apakah itu burung Apakah itu pesawat Tidak ada filter Rata-rata Lagless Time seperti rata-rata VIDAYA oleh Tuscar Chande, yang menggunakan volatilitas untuk mengubah panjangnya memiliki jenis formula yang berbeda yang mengubah panjangnya, namun proses ini tidak dieksekusi dengan logika apapun. Sementara mereka kadang-kadang bisa bekerja dengan baik, ini juga bisa menyebabkan filter yang bisa mengalami lag dan overshooting. Rata-rata deret waktu yang memang rata-rata sangat cepat, bisa jadi diganti namanya menjadi quotovershooting averagequot ketidakakuratan ini membuatnya tidak bisa digunakan untuk penilaian data yang serius untuk penggunaan trading. Filter Kalman sering tertinggal atau melampaui harga karena algoritma yang lebih bersemangat. Faktor filter lain dalam momentum harga untuk mencoba memprediksi apa yang akan terjadi pada interval harga berikutnya, dan ini juga merupakan strategi yang salah, karena overshoot ketika pembacaan momentum tinggi berbalik, meninggalkan filter tinggi dan kering dan mil dari aktivitas harga aktual. . Rata-rata Precision Lagless menggunakan logika murni dan sederhana untuk menentukan nilai keluaran berikutnya. Banyak matematikawan yang hebat telah mencoba dan gagal menciptakan rata-rata bebas lag, dan umumnya alasannya adalah intelek intelektual mereka yang ekstrem tidak didukung oleh logika masuk akal tingkat tinggi. Precision Lagless average (PLA) dibangun dari algoritma alasan logis murni, yang menguji berbagai nilai yang tersimpan dalam array dan memilih nilai yang akan dikirim ke output. Kecepatan, perataan dan akurasi PLAs menjadikannya alat perdagangan yang sangat baik untuk saham, futures, forex, bonds dll. Dan seperti semua produk yang dikembangkan oleh sistem Precision Trading, tema dasarnya adalah sama. Ditulis untuk pedagang, OLEH PEDAGANG. PLA Panjang 14 dan 50 di E-Mini Nasdaq masa depanMenampilkan 9,5 Daftar Fitur EViews menawarkan beragam fitur canggih untuk penanganan data, statistik dan analisis ekonometrik, peramalan dan simulasi, penyajian data, dan pemrograman. Meskipun kami tidak dapat mencantumkan semuanya, daftar berikut ini menawarkan sekilas fitur EView yang penting: Penanganan Data Dasar Label angka numerik, alfanumerik (string), dan label tanggal. Ekstensif perpustakaan operator dan statistik, matematika, tanggal dan fungsi string. Bahasa yang kuat untuk penanganan ekspresi dan transformasi data yang ada menggunakan operator dan fungsi. Sampel dan objek sampel memudahkan pemrosesan pada himpunan bagian data. Dukungan untuk struktur data yang kompleks termasuk data tanggal reguler, data tanggal tidak teratur, data cross-section dengan pengenal observasi, tanggal, dan panel data yang tidak bertanggal. Multi-halaman workfiles. EViews asli, berbasis disk database menyediakan fitur query yang kuat dan integrasi dengan EViews workfiles. Mengkonversi data antara EViews dan berbagai format spreadsheet, statistik, dan database, termasuk (namun tidak terbatas pada): File Microsoft Access dan Excel (termasuk. XSLX dan. XLSM), file Dataset Gauss, file SAS Transport, file asli dan portabel SPSS, File stata, teks ASCII yang diformat mentah atau file biner, HTML, atau database dan kueri ODBC (dukungan ODBC disediakan hanya di Edisi Enterprise). Dukungan OLE untuk menghubungkan keluaran EViews, termasuk tabel dan grafik, ke paket lain, termasuk Microsoft Excel, Word dan Powerpoint. Dukungan OLEDB untuk membaca workfiles dan database EViews menggunakan klien atau program kustom OLEDB. Dukungan untuk database FRED (Data Data Federal Reserve). Edisi Enterprise mendukung basis data Global Insight DRIPro dan DRIBase, Haver Analytics DLX, FAME, EcoWin, Bloomberg, EIA, CEIC, Datastream, FactSet, dan Moodys. EViews Microsoft Excel Add-in memungkinkan Anda untuk menghubungkan atau mengimpor data dari workfiles dan database EViews dari dalam Excel. Dukungan drag and drop untuk membaca data cukup memasukkan file ke dalam EView untuk konversi otomatis dan menghubungkan data asing ke format workfile EViews. Alat yang ampuh untuk membuat halaman kerja baru dari nilai dan tanggal dalam rangkaian yang ada. Cocokkan penggabung, gabung, tambahkan, subset, ubah ukuran, urut, dan buat ulang (tumpukan dan hapuskan) file kerja. Konversi frekuensi otomatis yang mudah digunakan saat menyalin atau menghubungkan data antar halaman dengan frekuensi yang berbeda. Konversi frekuensi dan penggabungan kecocokan mendukung pemutakhiran dinamis kapan pun perubahan data menjadi mendasar. Auto-update seri formula yang secara otomatis menghitung ulang setiap kali perubahan data mendasar. Konversi frekuensi yang mudah digunakan: cukup salin atau tautkan data antar halaman dengan frekuensi yang berbeda. Alat untuk resampling dan generasi bilangan acak untuk simulasi. Pembangkitan bilangan acak untuk 18 fungsi distribusi berbeda menggunakan tiga generator bilangan acak yang berbeda. Dukungan untuk akses cloud drive, memungkinkan Anda membuka dan menyimpan file langsung ke akun Dropbox, OneDrive, Google Drive dan Box. Penanganan Data Seri Waktu Dukungan terpadu untuk menangani tanggal dan data deret waktu (reguler dan tidak teratur). Dukungan untuk data frekuensi reguler reguler (Tahunan, Semi-tahunan, Triwulanan, Bulanan, Dua Belas, Minggu, Sepuluh hari, mingguan, harian - 5 hari seminggu, harian - 7 hari seminggu). Dukungan untuk data frekuensi tinggi (intraday), memungkinkan frekuensi berjam-jam, menit, dan detik. Selain itu, ada sejumlah frekuensi reguler yang jarang dijumpai, termasuk Multi-year, Bimonthly, Fortnight, Ten-Day, dan Daily dengan rentang waktu yang sewenang-wenang dalam sehari. Fungsi dan operator seri waktu khusus: tertinggal, perbedaan, perbedaan log, rata-rata bergerak, dll. Konversi frekuensi: berbagai metode high-to-low dan low-to-high. Perataan eksponensial: single, double, Holt-Winters, dan ETS smoothing. Alat built-in untuk memutihkan regresi. Penyaringan Hodrick-Prescott. Filter band-pass (frekuensi): Baxter-King, Christiano-Fitzgerald tetap panjang dan filter asimetris sampel penuh. Penyesuaian musiman: Sensus X-13, X-12-ARIMA, TramoSeats, moving average. Interpolasi untuk mengisi nilai yang hilang dalam rangkaian: Linear, Log-Linear, Catmull-Rom Spline, Cardinal Spline. Statistik Ringkasan data dasar oleh-kelompok ringkasan. Pengujian kesetaraan: uji-t, ANOVA (seimbang dan tidak seimbang, dengan atau tanpa varian heteroskedastis), Wilcoxon, Mann-Whitney, Median Chi-square, Kruskal-Wallis, van der Waerden, uji-F, Siegel-Tukey, Bartlett , Levene, Brown-Forsythe. Tabulasi tabulasi satu arah dengan ukuran asosiasi (Koefisien Phi, Cramers V, Koefisien Kontingensi) dan uji kemandirian (Pearson Chi-Square, Likelihood Ratio G2). Kovarian dan analisis korelasi termasuk Pearson, rank rank Spearman, Kendalls tau-a dan tau-b dan analisis parsial. Analisis komponen utama meliputi plot scree, biplots dan plot pemuatan, dan perhitungan nilai komponen tertimbang. Analisis faktor yang memungkinkan perhitungan ukuran asosiasi (termasuk kovariansi dan korelasi), taksiran keunikan, estimasi pemuatan faktor dan nilai faktor, serta melakukan estimasi diagnostik dan rotasi faktor dengan menggunakan satu dari lebih 30 metode ortogonal dan miring yang berbeda. Fungsi Distribusi Empiris (EDF) Pengujian untuk distribusi Normal, Eksponensial, Ekstrim, Logistik, Chi-kuadrat, Weibull, atau Gamma (Kolmogorov-Smirnov, Lilliefors, Cramer-von Mises, Anderson-Darling, Watson). Histogram, Frekuensi Poligon, Poligon Frekuensi Tepi, Histogram Bergeser Rata-rata, CDF-survivor-quantile, Quantile-Quantile, kepadatan kernel, distribusi teoretis yang sesuai, kotak petir. Scatterplots dengan garis regresi parametrik dan non-parametrik (LOWESS, polynomial lokal), regresi kernel (Nadaraya-Watson, lokal linier, polinomial lokal). Atau elips kepercayaan. Autokorelasi Seri Waktu, autokorelasi parsial, korelasi silang, statistik-Q. Uji kausalitas Granger, termasuk kausalitas kausal Granger. Tes akar unit: Augmented Dickey-Fuller, GLS mentransformasikan Dickey-Fuller, Phillips-Perron, KPSS, Eliot-Richardson-Stock Point Optimal, Ng-Perron, serta tes untuk akar unit dengan breakpoints. Tes kointegrasi: Johansen, Engle-Granger, Phillips-Ouliaris, Park menambahkan variabel, dan stabilitas Hansen. Tes kemandirian: Tes rasio Ragam Brock, Dechert, Scheinkman dan LeBaron: Lo dan MacKinlay, bootstrap Kim liar, peringkat Wrights, skor rangking dan tanda tangan. Wald dan beberapa rasio varians rasio perbandingan (Richardson dan Smith, Chow dan Denning). Perhitungan varians dan kovarians jangka panjang: kovarian jangka panjang simetris atau atau satu sisi menggunakan kernel nonparametrik (Newey-West 1987, Andrews 1991), parametrik VARHAC (Den Haan dan Levin 1997), dan kernel yang diprakarsai (Andrews dan Monahan 1992) Metode. Selain itu, EViews mendukung metode pemilihan bandwidth otomatis Marshall (1991) dan Newey-West (1994) untuk estimator kernel, dan kriteria informasi berdasarkan metode pemilihan panjang lag untuk perkiraan VARHAC dan prewhitening. Statistik berdasarkan panel dan kolam renang dan berdasarkan statistik. Tes akar unit: Levin-Lin-Chu, Breitung, Im-Pesaran-Shin, Fisher, Hadri. Tes kointegrasi: Pedroni, Kao, Maddala dan Wu. Panel dalam kovarian seri dan komponen utama. Dumitrescu-Hurlin (2012) uji kausalitas panel. Uji ketergantungan lintas bagian. Estimasi Regresi Linear dan nonlinear ordinary least squares (multiple regression). Regresi linier dengan PDL pada sejumlah variabel independen. Regresi kuat Turunan analitik untuk estimasi nonlinier. Kotak terkecil tertimbang Kesalahan standar putih dan Newey-West kuat. Kesalahan standar HAC dapat dihitung dengan menggunakan kernel nonparametrik, parametrik VARHAC, dan metode kernel yang telah digunakan sebelumnya, dan memungkinkan metode seleksi bandwidth Andrews dan Newey-West untuk penduga kernel, dan kriteria berdasarkan metode pemilihan panjang jeda untuk estimasi VARHAC dan prewhitening. Regresi kuantum linier dan penyimpangan absolut (LAD), termasuk perhitungan kortikosterase Hubers Sandwich dan bootstrap. Regresi bertahap dengan tujuh prosedur seleksi berbeda. Ambang regresi termasuk TAR dan SETAR. ARMA dan ARMAX Model linier dengan moving average autoregresif, autoregresif musiman, dan kesalahan rata-rata pergerakan musiman. Model nonlinier dengan spesifikasi AR dan SAR. Estimasi menggunakan metode backcasting Box dan Jenkins, conditional least squares, ML atau GLS. Model ARFIMA yang terintegrasi secara acak. Variabel Instrumental dan GMM Linear dan nonlinear two-stage least squaresinstrumental variables (2SLSIV) dan generalised method of Moments (GMM) estimasi. Estimasi linear dan nonlinear 2SLSIV dengan kesalahan AR dan SAR. Informasi Terbatas Maximum Likelihood (LIML) dan estimasi K-class. Berbagai spesifikasi matriks bobot GMM (White, HAC, User-provided) dengan kontrol terhadap iterasi matriks bobot. Pilihan estimasi GMM termasuk terus memperbarui estimasi (CUE), dan sejumlah opsi kesalahan standar baru, termasuk kesalahan standar Windmeijer. Diagnostik khusus IVGMM meliputi Uji Orthogonal Instrumen, Uji Endogeneitas Regresor, Uji Instrumen Lemah, dan tes breakpoint spesifik GMM. ARCHGARCH GARCH (p, q), EGARCH, TARCH, Komponen GARCH, Power ARCH, GARCH Terintegrasi. Persamaan mean linier atau nonlinier dapat mencakup istilah ARCH dan ARMA, baik persamaan mean dan varians yang memungkinkan variabel eksogen. Normal, Student t, dan Generalized Error Distributions. Bollerslev-Wooldridge kesalahan standar yang kuat. In-dan out-of sample prakiraan varians bersyarat dan mean, dan komponen permanen. Model Variabel Ketergantungan Terbatas Binary Logit, Probit, dan Gompit (Nilai Ekstrim). Memerintahkan Logit, Probit, dan Gompit (Nilai Ekstrim). Model disensor dan terpotong dengan kesalahan nilai normal, logistik, dan ekstrim (Tobit, dll.). Hitunglah model dengan spesifikasi Poisson, negative binomial, dan quasi-maximum likelihood (QML). Model Seleksi Heckman. Kesalahan standar kuat HuberWhite. Model hitungan mendukung model linier umum atau kesalahan standar QML. Hosmer-Lemeshow dan Andrews Goodness-of-Fit untuk pengujian model biner. Mudah menyimpan hasil (termasuk residu dan gradien umum) ke objek EView baru untuk analisis lebih lanjut. Mesin estimasi GLM umum dapat digunakan untuk memperkirakan beberapa model ini, dengan opsi untuk memasukkan kovariansi yang kuat. Panel DataPooled Time Series, Cross-Sectional Data Linear dan estimasi nonlinier dengan penampang melintang dan efek tetap atau acak. Pilihan estimator kuadratik yang tidak bias (QUEs) untuk varians komponen dalam model efek acak: Swamy-Arora, Wallace-Hussain, Wansbeek-Kapteyn. Estimasi 2SLSIV dengan penampang melintang dan efek tetap atau acak. Estimasi dengan kesalahan AR menggunakan kuadrat terkecil nonlinear pada spesifikasi yang ditransformasikan. Kuadrat terkecil yang umum, estimasi 2SLSIV umum, estimasi GMM yang memungkinkan spesifikasi cross-section atau period heteroskedastic dan berkorelasi. Penaksiran data panel dinamis dengan menggunakan perbedaan pertama atau penyimpangan ortogonal dengan instrumen spesifik periode tertentu (Arellano-Bond). Tes korelasi serial panel (Arellano-Bond). Perhitungan kesalahan standar yang kuat mencakup tujuh jenis kesalahan standar White and Panel-corrected standard (PCSE) yang kuat. Pengujian batasan koefisien, variabel yang dihilangkan dan berlebihan, Hausman menguji efek acak berkorelasi. Unit uji akar unit: Levin-Lin-Chu, Breitung, Im-Pesaran-Shin, uji tipe Fisher menggunakan tes ADF dan PP (Maddala-Wu, Choi), Hadri. Perkiraan kointegrasi panel: OLS yang dimodifikasi sepenuhnya (FMOLS, Pedroni 2000) atau Kotak Terkenal Biasa Dinamis (DOLS, Kao dan Chaing 2000, Mark dan Sul 2003). Estimasi Mean Pooled Group (PMG). Model Linear Generalized Normal, Poisson, Binomial, Binomial Negatif, Gamma, Inverse Gaussian, Exponential Mena, Mean Power, Keluarga Squate Binomial. Identitas, log, log-complement, logit, probit, log-log, log-log gratis, invers, power, rasio odds daya, Box-Cox, Rasio Box-Cox odds ratio. Perbedaan varians dan frekuensi sebelumnya. Penyesuaian dispersi, Pearson Chi-Sq, penyimpangan, dan spesifikasi dispersi yang ditentukan pengguna. Dukungan untuk estimasi QML dan pengujian. Quadratic Hill Climbing, Newton-Raphson, IRLS - Fisher Scoring, dan algoritma estimasi BHHH. Kovarian koefisien biasa dihitung dengan menggunakan Hessian yang diharapkan atau diamati atau produk luar gradien. Perkiraan kovariansi yang kuat menggunakan metode GLM, HAC, atau HuberWhite. Single Equation Cointegrating Regression Support untuk tiga metode estimasi yang sangat efisien, OLS yang dimodifikasi sepenuhnya (Phillips dan Hansen 1992), Canonical Cointegrating Regression (Park 1992), dan Dynamic OLS (Saikkonen 1992, Stock dan Watson 1993 Engle dan Granger (1987) dan Phillips dan Ouliaris (1990) uji berbasis residual, uji ketidakstabilan Hansens (1992b), dan Parks (1992) menambahkan uji variabel. Spesifikasi fleksibel dari trend dan deterministik regresor dalam persamaan dan spesifikasi regresi kointegrasi. Estimasi fitur lengkap varians jangka panjang untuk FMOLS dan CCR Pemilihan jeda otomatis atau tetap untuk kelambatan DOLS dan lead dan untuk regresi pemutihan varians jangka panjang. Rescaled OLS dan perhitungan error standar yang kuat untuk DOLS. Kemungkinan Maksimum yang Ditentukan Pengguna Gunakan ekspresi seri EViews standar untuk menjelaskan kemungkinan log kontribusi. Contoh untuk logit multinomial dan kondisional, model transformasi Box-Cox, model peralihan disekuilibrium, model probit S dengan kesalahan heteroskedastis, nested logit, pemilihan sampel Heckman, dan model bahaya Weibull. Sistem Persamaan Estimasi linier dan nonlinear. Kuadrat terkecil, 2SLS, estimasi bobot rata-rata, Regresi yang Tidak Terkait, dan Kuantitas Tiga Tahap Paling Sedikit. GMM dengan matriks pembobotan White dan HAC. Estimasi AR menggunakan kuadrat terkecil nonlinear pada spesifikasi yang ditransformasikan. Informasi Lengkap Kemungkinan Maksimum (FIML). Perkirakan faktor struktural dalam VARs dengan menerapkan pembatasan jangka pendek atau jangka panjang. Bayesian VARs. Fungsi respon impuls dalam berbagai format tabel dan grafik dengan kesalahan standar dihitung secara analitis atau dengan metode Monte Carlo. Guncangan respon impuls dihitung dari faktorisasi Cholesky, residu deviasi satu unit atau satu standar (mengabaikan korelasi), impuls umum, faktorisasi struktural, atau bentuk vectormatrix yang ditentukan pengguna. Menerapkan dan menguji batasan linier pada hubungan kointegrasi dan dan koefisien penyesuaian dalam model VEC. Melihat atau menghasilkan hubungan kointegrasi dari model VEC yang diperkirakan. Diagnostik ekstensif termasuk: uji kausalitas Granger, uji pengecualian lag bersama, evaluasi kriteria jeda lag, uji korelasi, autokorelasi, normalitas dan heteroskedastisitas, uji kointegrasi, diagnostik multivariat lainnya. Korelasi Konstruktif Bersyarat Multivariat (p, q), Diagonal VECH (p, q), diagonal BEKK (p, q), dengan istilah asimetris. Pilihan parameterisasi yang ekstensif untuk matriks koefisien VEKS Diagonal. Variabel eksogen yang diizinkan dalam mean dan varians persamaan nonlinier dan persyaratan AR diperbolehkan dalam persamaan rata-rata. Bollerslev-Wooldridge kesalahan standar yang kuat. Normal atau Student t multivariate error distribution Pilihan derivatif numerik analitik atau (cepat atau lambat). (Analytics derivatif tidak tersedia untuk beberapa model yang kompleks.) Menghasilkan kovarians, varians, atau korelasi dalam berbagai format tabel dan grafik dari model ARCH yang diperkirakan. Algoritma State Space Kalman untuk memperkirakan model struktural single-and multiequation yang ditentukan pengguna. Variabel eksogen dalam persamaan negara dan spesifikasi varians sepenuhnya parameter. Buat satu langkah di depan, filter, atau penghalusan sinyal, keadaan, dan kesalahan. Contohnya meliputi parameter time-varying, ARMA multivariat, dan model volatilitas stokastik quasilikelihood. Testing and Evaluation Actual, pas, residual plots. Uji Wald untuk pembedaan koefisien linier dan nonlinier elastisitas kepercayaan menunjukkan wilayah kepercayaan bersama dari dua fungsi parameter yang diperkirakan. Diagnostik koefisien lainnya: koefisien standar dan elastisitas koefisien, interval kepercayaan, faktor inflasi varian, dekomposisi varians koefisien. Variabel LR terlewati dan berlebihan, korelasi residual residual dan kuadrat dan statistik Q, korelasi serial residual dan uji ARCH LM. Tes heteroskedastisitas White, Breusch-Pagan, Godfrey, Harvey dan Glejser. Diagnostik stabilitas: uji breakpoint dan perkiraan Chow, tes breakpoint Quandt-Andrews yang tidak diketahui, uji breakpoint Bai-Perron, tes RESET Ramsey, estimasi rekursif OLS, statistik pengaruh, plot leverage. Diagnosa persamaan ARMA: grafik atau tabel akar invers dari polinomial AR andor MA, membandingkan pola autokorelasi teoritis (perkiraan) dengan pola korelasi aktual untuk residu struktural, menampilkan respon impuls ARMA terhadap kejutan inovasi dan frekuensi ARMA spektrum. Mudah menyimpan hasil (koefisien, koefisien matriks kovarian, residu, gradien, dll.) Ke objek EView untuk analisis lebih lanjut. Lihat juga Estimasi dan Sistem Persamaan untuk prosedur pengujian khusus tambahan. Peramalan dan Simulasi Peramalan statis atau dinamis di luar perkiraan dari perkiraan objek persamaan dengan perhitungan kesalahan standar ramalan. Grafik perkiraan dan evaluasi perkiraan sampel: RMSE, MAE, MAPE, Koefisien Ketidaksamaan Theil dan proporsi alat bangunan model state-of-the-art untuk peramalan beberapa persamaan dan simulasi multivariat. Model persamaan dapat dimasukkan dalam teks atau sebagai link untuk memperbarui otomatis pada re-estimasi. Tampilkan struktur ketergantungan atau variabel endogen dan eksogen dari persamaan Anda. Gauss-Seidel, pemecah model Broyden dan Newton untuk simulasi stokastik dan stochastic. Solusi forward non-stokastik memecahkan harapan model yang konsisten. Simulasi Stochasitc dapat menggunakan residu bootstrap. Selesaikan masalah kontrol sehingga variabel endogen mencapai target yang ditentukan pengguna. Normalisasi persamaan yang canggih, menambahkan faktor dan mengesampingkan dukungan. Mengelola dan membandingkan beberapa skenario solusi yang melibatkan berbagai rangkaian asumsi. Tampilan dan tampilan model built-in menampilkan hasil simulasi dalam bentuk grafis atau tabular. Grafik dan Tabel Garis, titik petak, area, bar, spike, musiman, pie, xy-line, scatterplots, boxplots, error bar, high-low-open-close, dan area band. Grafik kategoris dan ringkasan yang kuat dan mudah digunakan. Memperbarui otomatis grafik yang memperbarui sebagai perubahan data mendasar. Pengamatan info dan tampilan nilai saat Anda mengarahkan kursor ke titik pada grafik. Histogram, sejarah bergeser rata-rata, poligon frekuensi, poligon frekuensi tepi, kotak petak, kerapatan kernel, distribusi teoretis yang sesuai, kotak peti, CDF, survivor, quantile, quantile-quantile. Scatterplots dengan kombinasi parametrik dan nonparametrik kernel (Nadaraya-Watson, lokal linier, polinomial lokal) dan tetangga terdekat (LOWESS) garis regresi, atau elips kepercayaan. Customization point-and-click atau command-based. Ekstensif penyesuaian latar belakang grafik, bingkai, legenda, sumbu, penskalaan, garis, simbol, teks, bayangan, pudar, dengan fitur grafik grafik yang disempurnakan. Tabel kustomisasi dengan kontrol atas sel font wajah, ukuran, dan warna, warna latar belakang sel dan perbatasan, penggabungan, dan anotasi. Salin dan tempel grafik ke aplikasi Windows lainnya, atau simpan grafik sebagai metafiles biasa atau metafile Windows, encapsulated file PostScript, bitmap, GIF, PNGs atau JPGs. Salin dan tempel tabel ke aplikasi lain atau simpan ke file RTF, HTML, atau teks. Mengelola grafik dan tabel bersama dalam objek spul yang memungkinkan Anda menampilkan banyak hasil dan analisis dalam satu objek Perintah dan Pemrograman Bahasa perintah berorientasi objek menyediakan akses ke item menu. Batch eksekusi perintah dalam file program. Looping dan kondisi percabangan, subrutin, dan pengolahan makro. Objek vektor string dan string untuk pemrosesan string. Ekstensif perpustakaan string dan daftar string fungsi. Dukungan matriks yang luas: manipulasi matriks, perkalian, inversi, produk Kronecker, solusi eigenvalue, dan dekomposisi nilai singular. Antarmuka Eksternal dan Add-Ins EViews Dukungan server otomasi COM sehingga program eksternal atau skrip dapat meluncurkan atau mengendalikan EViews, mentransfer data, dan menjalankan perintah EViews. EViews menawarkan aplikasi dukungan klien COM Automation untuk server MATLAB dan R sehingga EViews dapat digunakan untuk meluncurkan atau mengendalikan aplikasi, mentransfer data, atau menjalankan perintah. EViews Microsoft Excel Add-in menawarkan antarmuka sederhana untuk mengambil dan menghubungkan dari dalam Microsoft Excel (2000 dan yang lebih baru) ke objek seri dan matriks yang tersimpan dalam workfiles dan database EViews. Infrastruktur Add-in EViews menawarkan akses tanpa batas ke program yang ditentukan pengguna menggunakan perintah, menu EViews standar, dan antarmuka objek. Download dan instal add-in standar dari situs web EViews. Home AboutContact Untuk informasi penjualan silahkan email saleseviews Untuk dukungan teknis silahkan email supporteviews Mohon sertakan nomor seri anda dengan semua korespondensi email. Untuk informasi kontak tambahan, lihat halaman Tentang kami.