الانتقال من المتوسط ، قوات الدفاع الشعبي ملف

مقدمة إلى أريما: النماذج غير التقليدية أريما (p، d، q) التنبؤ بالمعادلة: نماذج أريما هي، من الناحية النظرية، الفئة الأكثر عمومية من النماذج للتنبؤ بسلسلة زمنية يمكن أن تكون 8220stationary8221 عن طريق الاختلاف (إذا لزم الأمر)، ربما جنبا إلى جنب مع التحولات غير الخطية مثل قطع الأشجار أو تفريغ (إذا لزم الأمر). المتغير العشوائي الذي هو عبارة عن سلسلة زمنية ثابت إذا كانت خصائصه الإحصائية ثابتة على مر الزمن. سلسلة ثابتة لا يوجد لديه اتجاه، والاختلافات حول المتوسط ​​لها اتساع مستمر، وأنه يتلوى بطريقة متسقة. أي أن أنماطها الزمنية العشوائية القصيرة الأجل تبدو دائما بنفس المعنى الإحصائي. ويعني الشرط الأخير أن علاقاته الذاتية (الارتباطات مع انحرافاته السابقة عن المتوسط) تظل ثابتة على مر الزمن، أو على نحو مكافئ، أن طيف القدرة لا يزال ثابتا على مر الزمن. ويمكن أن ينظر إلى متغير عشوائي لهذا النموذج (كالمعتاد) على أنه مزيج من الإشارة والضوضاء، والإشارة (إذا كانت ظاهرة) يمكن أن تكون نمطا للانعكاس السريع أو البطيء، أو التذبذب الجيبية أو بالتناوب السريع في الإشارة ، ويمكن أن يكون لها أيضا عنصر موسمي. ويمكن النظر إلى نموذج أريما على أنه 8220filter8221 يحاول فصل الإشارة عن الضوضاء، ومن ثم يتم استقراء الإشارة إلى المستقبل للحصول على التنبؤات. ومعادلة التنبؤ أريما لسلسلة زمنية ثابتة هي معادلة خطية (أي الانحدار من نوع) تكون فيها المتنبؤات متخلفة عن المتغير التابع والتخلفات المتراكمة في أخطاء التنبؤ. وهذا هو: القيمة المتوقعة ل Y قيمة ثابتة ومرجحة لقيمة واحدة أو أكثر من القيم الأخيرة Y ومجموع مرجح لقيمة أو أكثر من القيم الأخيرة للأخطاء. إذا كانت المتنبئات تتكون فقط من قيم متخلفة من Y. هو نموذج الانحدار الذاتي النقي (8220self-regressed8221) النموذج، وهو مجرد حالة خاصة من نموذج الانحدار والتي يمكن تركيبها مع برامج الانحدار القياسية. على سبيل المثال، نموذج الانحدار الذاتي الأول (8220AR (1) 8221) ل Y هو نموذج انحدار بسيط يتغير فيه المتغير المستقل فقط بفترة واحدة (لاغ (Y، 1) في ستاتغرافيكس أو YLAG1 في ريجرسيت). إذا كان بعض المتنبؤات متخلفة من الأخطاء، وهو نموذج أريما فإنه ليس نموذج الانحدار الخطي، لأنه لا توجد طريقة لتحديد 8220 فترة قصيرة 8217s error8221 كمتغير مستقل: يجب أن تحسب الأخطاء على أساس فترة إلى فترة عندما يتم تركيب النموذج على البيانات. ومن وجهة النظر التقنية، فإن مشكلة استخدام الأخطاء المتأخرة كمنبئات هي أن التنبؤات النموذجية 8217s ليست دالات خطية للمعاملات. رغم أنها وظائف خطية للبيانات السابقة. لذلك، يجب تقدير المعاملات في نماذج أريما التي تتضمن أخطاء متخلفة بطرق التحسين غير الخطية (8220hill-التسلق 8221) بدلا من مجرد حل نظام المعادلات. اختصار أريما لتقف على السيارات والانحدار المتكامل المتحرك المتوسط. ويطلق على الفترات المتأخرة في السلسلة المعيارية في معادلة التنبؤ مصطلحات كوتورغريسغريسيفيكوت، ويطلق على "أخطاء أخطاء التنبؤ" مصطلحات متوسط ​​التكلفة، ويقال إن السلسلة الزمنية التي يجب أن تكون مختلفة لتكون ثابتة، هي عبارة عن نسخة متقاربة من سلسلة ثابتة. نماذج المشي العشوائي ونماذج الاتجاه العشوائي، ونماذج الانحدار الذاتي، ونماذج التجانس الأسي كلها حالات خاصة لنماذج أريما. ويصنف نموذج أريما نوناسونال على أنه نموذج كوتاريما (p، d، q) كوت حيث: p هو عدد مصطلحات الانحدار الذاتي، d هو عدد الاختلافات غير الموسمية اللازمة للاستبانة، و q هو عدد الأخطاء المتوقعة في التنبؤات معادلة التنبؤ. يتم بناء معادلة التنبؤ على النحو التالي. أولا، اسمحوا y تدل على الفرق د من Y. مما يعني: لاحظ أن الفرق الثاني من Y (حالة d2) ليس الفرق من 2 منذ فترات. بدلا من ذلك، هو الفرق الأول من الأول الفرق. وهو التناظرية منفصلة من مشتق الثاني، أي تسارع المحلي للسلسلة بدلا من الاتجاه المحلي. من حيث y. معادلة التنبؤ العامة هي: هنا يتم تعريف المعلمات المتوسطة المتحركة (9528217s) بحيث تكون علاماتها سلبية في المعادلة، وفقا للاتفاقية التي قدمها بوكس ​​وجينكينز. بعض الكتاب والبرمجيات (بما في ذلك لغة البرمجة R) تعريفها بحيث لديهم علامات زائد بدلا من ذلك. عندما يتم توصيل الأرقام الفعلية في المعادلة، لا يوجد أي غموض، ولكن من المهم أن نعرف 8217s الاتفاقية التي يستخدمها البرنامج الخاص بك عندما كنت تقرأ الإخراج. في كثير من الأحيان يتم الإشارة إلى المعلمات هناك من قبل أر (1)، أر (2)، 8230، و ما (1)، ما (2)، 8230 الخ لتحديد نموذج أريما المناسب ل Y. تبدأ من خلال تحديد ترتيب الاختلاف (د) الحاجة إلى توثيق السلسلة وإزالة الخصائص الإجمالية للموسمية، ربما بالاقتران مع تحول استقرار التباين مثل قطع الأشجار أو الانقسام. إذا كنت تتوقف عند هذه النقطة والتنبؤ بأن سلسلة ديفيرنتد ثابت، لديك مجرد تركيب المشي العشوائي أو نموذج الاتجاه العشوائي. ومع ذلك، قد لا تزال السلسلة المستقرة ذات أخطاء ذات علاقة ذاتية، مما يشير إلى أن هناك حاجة إلى بعض المصطلحات أر (p 8805 1) أندور بعض مصطلحات ما (q 8805 1) في معادلة التنبؤ. ستتم مناقشة عملية تحديد قيم p و d و q الأفضل لسلسلة زمنية معينة في الأقسام اللاحقة من الملاحظات (التي توجد روابطها في أعلى هذه الصفحة)، ولكن معاينة لبعض الأنواع من نماذج أريما نونسونالونال التي تواجه عادة ما يرد أدناه. أريما (1،0،0) من الدرجة الأولى نموذج الانحدار الذاتي: إذا كانت السلسلة ثابتة و أوتوكوريلاتد، وربما يمكن التنبؤ بها باعتبارها متعددة من قيمتها السابقة، بالإضافة إلى ثابت. معادلة التنبؤ في هذه الحالة هي 8230 الذي يتراجع Y على نفسه متأخرا بفترة واحدة. هذا هو 8220ARIMA (1،0،0) ثابت 8221 نموذج. إذا كان متوسط ​​Y هو الصفر، فإن المصطلح الثابت لن يتم تضمينه. إذا كان معامل الانحدار 981 1 موجبا وأقل من 1 في الحجم (يجب أن يكون أقل من 1 من حيث الحجم إذا كان Y ثابتا)، يصف النموذج سلوك التراجع المتوسط ​​الذي ينبغي التنبؤ فيه بقيمة 8217s للفترة التالية لتكون 981 1 مرة بعيدا عن متوسط ​​هذه الفترة قيمة 8217s. وإذا كان 981 1 سلبيا، فإنه يتنبأ بسلوك التراجع عن طريق تبديل الإشارات، أي أنه يتوقع أيضا أن يكون Y أقل من متوسط ​​الفترة التالية إذا كان أعلى من متوسط ​​هذه الفترة. في نموذج الانحدار الذاتي من الدرجة الثانية (أريما (2،0،0))، سيكون هناك مصطلح T-2 على اليمين كذلك، وهكذا. واعتمادا على علامات ومقدار المعاملات، يمكن أن يصف نموذج أريما (2،0،0) نظاما له انعكاس متوسط ​​يحدث بطريقة تتأرجح جيبيا، مثل حركة الكتلة في فصل الربيع الذي يتعرض للصدمات العشوائية . أريما (0،1،0) المشي العشوائي: إذا كانت السلسلة Y ليست ثابتة، أبسط نموذج ممكن لذلك هو نموذج المشي العشوائي، والتي يمكن اعتبارها حالة الحد من نموذج أر (1) التي الانتكاس الذاتي معامل يساوي 1، أي سلسلة مع بلا حدود بطيئة متوسط ​​الانعكاس. ويمكن كتابة معادلة التنبؤ لهذا النموذج على النحو التالي: حيث يكون المصطلح الثابت هو متوسط ​​التغير من فترة إلى أخرى (أي الانجراف الطويل الأجل) في Y. ويمكن تركيب هذا النموذج كنموذج انحدار لا اعتراض يقوم فيه الفرق الأول من Y هو المتغير التابع. وبما أنه يشمل (فقط) اختلافا غير منطقي ومدة ثابتة، فإنه يصنف على أنه نموذج كوتاريما (0،1،0) مع ثابت. كوت نموذج المشي العشوائي بدون الانجراف سيكون أريما (0،1، 0) نموذج بدون نموذج أريسترجيسد من الدرجة الأولى (1-1،0): إذا كانت أخطاء نموذج المشي العشوائي مترابطة تلقائيا، ربما يمكن إصلاح المشكلة بإضافة فاصل واحد للمتغير التابع إلى معادلة التنبؤ - أي وذلك بتراجع الفارق الأول من Y على نفسه متأخرا بفترة واحدة. وهذا من شأنه أن يسفر عن معادلة التنبؤ التالية: التي يمكن إعادة ترتيبها إلى هذا هو نموذج الانحدار الذاتي من الدرجة الأولى مع ترتيب واحد من اختلاف غير منطقي ومدة ثابتة - أي. وهو نموذج أريما (1،1،0). أريما (0،1،1) دون تمهيد الأسي المستمر المستمر: اقترح استراتيجية أخرى لتصحيح الأخطاء أوتوكوريلاتد في نموذج المشي العشوائي من قبل نموذج تمهيد الأسي بسيط. تذكر أنه بالنسبة لبعض السلاسل الزمنية غير المستقرة (مثل تلك التي تظهر تقلبات صاخبة حول متوسط ​​متباينة ببطء)، فإن نموذج المشي العشوائي لا يؤدي فضلا عن المتوسط ​​المتحرك للقيم السابقة. وبعبارة أخرى، فبدلا من أخذ الملاحظة الأخيرة كتوقعات الملاحظة التالية، من الأفضل استخدام متوسط ​​الملاحظات القليلة الأخيرة من أجل تصفية الضوضاء وتقدير المتوسط ​​المحلي بدقة أكبر. يستخدم نموذج التمهيد الأسي البسيط المتوسط ​​المتحرك المرجح أضعافا مضاعفة للقيم السابقة لتحقيق هذا التأثير. يمكن كتابة معادلة التنبؤ لنموذج التمهيد الأسي البسيط في عدد من الأشكال المكافئة رياضيا. واحد منها هو ما يسمى 8220 خطأ التصحيح 8221 النموذج، الذي يتم تعديل التوقعات السابقة في اتجاه الخطأ الذي قدمه: لأن ه ر - 1 ذ ر - 1 - 374 ر - 1 حسب التعريف، يمكن إعادة كتابة هذا كما في : وهو أريما (0،1،1) مع معادلة التنبؤ المستمر مع 952 1 1 - 945. وهذا يعني أنه يمكنك تناسب تمهيد الأسي بسيط من خلال تحديده كنموذج أريما (0،1،1) دون ثابت، ويقدر معامل ما (1) المقدر 1-ناقص ألفا في صيغة سيس. نذكر أن متوسط ​​عمر البيانات في التنبؤات قبل فترة واحدة هو 945 1 في نموذج سيس، وهذا يعني أنها سوف تميل إلى التخلف عن الاتجاهات أو نقاط التحول بنحو 1 945 فترات. ويترتب على ذلك أن متوسط ​​عمر البيانات في التنبؤات السابقة بفترة زمنية واحدة لنموذج أريما (0،1،1) بدون نموذج ثابت هو 1 (1 - 952 1). إذا، على سبيل المثال، إذا كان 952 1 0.8، متوسط ​​العمر هو 5. كما 952 1 النهج 1، يصبح النموذج أريما (0،1،1) بدون ثابت متوسط ​​متحرك طويل الأجل جدا، و 952 1 النهج 0 يصبح نموذج المشي العشوائي دون الانجراف. ما هو أفضل طريقة لتصحيح الارتباط الذاتي: إضافة المصطلحات أر أو إضافة مصطلحات ما في النموذجين السابقين نوقش أعلاه، تم إصلاح مشكلة أخطاء أوتوكوريلاتد في نموذج المشي العشوائي بطريقتين مختلفتين: عن طريق إضافة قيمة متخلفة من سلسلة مختلفة إلى المعادلة أو إضافة قيمة متأخرة لخطأ التنبؤ. النهج الذي هو أفضل قاعدة من الإبهام لهذا الوضع، والتي سيتم مناقشتها بمزيد من التفصيل في وقت لاحق، هو أن الارتباط الذاتي الإيجابي عادة ما يعامل بشكل أفضل عن طريق إضافة مصطلح أر إلى النموذج وعادة ما يعامل الارتباط الذاتي السلبي عن طريق إضافة ما المدى. في سلسلة الأعمال والاقتصاد الزمني، وغالبا ما تنشأ الارتباط الذاتي السلبي باعتباره قطعة أثرية من الاختلاف. (بشكل عام، يقلل الاختلاف من الارتباط الذاتي الإيجابي وربما يتسبب في التحول من الارتباط الذاتي الموجب إلى السالب). لذلك، فإن نموذج أريما (0،1،1)، الذي يكون فيه الاختلاف مصحوبا بمصطلح ما، غالبا ما يستخدم من أريما (1،1،0) نموذج. أريما (0،1،1) مع تمهيد الأسي المستمر المستمر مع النمو: من خلال تنفيذ نموذج سيس كنموذج أريما، كنت في الواقع كسب بعض المرونة. أولا وقبل كل شيء، ويسمح معامل ما (1) المقدرة لتكون سلبية. وهذا يقابل عامل تمهيد أكبر من 1 في نموذج سيس، وهو ما لا يسمح به عادة إجراء تركيب نموذج سيس. ثانيا، لديك خيار إدراج مدة ثابتة في نموذج أريما إذا كنت ترغب في ذلك، من أجل تقدير متوسط ​​الاتجاه غير الصفر. ويشتمل نموذج أريما (0،1،1) الثابت على معادلة التنبؤ: إن التنبؤات ذات الفترة الواحدة من هذا النموذج متشابهة نوعيا مع نموذج نموذج سيس، إلا أن مسار التنبؤات الطويلة الأجل عادة ما يكون (المنحدر يساوي مو) بدلا من خط أفقي. أريما (0،2،1) أو (0،2،2) دون تمهيد أسي خطية ثابتة: نماذج التجانس الأسية الخطية هي نماذج أريما التي تستخدم اثنين من الاختلافات نونسوناسونال بالتزامن مع الشروط ما. والفرق الثاني لسلسلة Y ليس مجرد الفرق بين Y وتخلف نفسها بفترتين، وإنما هو الفرق الأول من الاختلاف الأول - أي. التغيير في تغيير Y في الفترة t. وبالتالي، فإن الفارق الثاني من Y في الفترة t يساوي (Y t - Y t-1) - (Y t-1 - Y t-2) Y t - 2Y t-1 Y t-2. والفرق الثاني من الدالة المنفصلة يشبه مشتق ثان من دالة مستمرة: يقيس الدالة كوتاكسيليركوت أو كوتكورفاتوريكوت في الدالة عند نقطة معينة من الزمن. ويتنبأ نموذج أريما (0،2،2) دون توقع ثابت بأن الفارق الثاني من السلسلة يساوي دالة خطية لآخر خطأين متوقعين: يمكن إعادة ترتيبهما على النحو التالي: حيث يكون 952 1 و 952 2 هما (1) و ما (2) معاملات. هذا هو نموذج التجانس الأسي العام الخطية. أساسا نفس نموذج Holt8217s، و Brown8217s نموذج هو حالة خاصة. ويستخدم المتوسطات المتحركة المرجح أضعافا مضاعفة لتقدير كل من المستوى المحلي والاتجاه المحلي في هذه السلسلة. تتلاقى التوقعات على المدى الطويل من هذا النموذج مع خط مستقيم يعتمد ميله على متوسط ​​الاتجاه الملحوظ نحو نهاية السلسلة. أريما (1،1،2) دون ثابت خطي الاتجاه الاتجاه الأسي تمهيد. ويوضح هذا النموذج في الشرائح المصاحبة على نماذج أريما. فإنه يستقلب الاتجاه المحلي في نهاية السلسلة ولكن تسطح بها في آفاق التنبؤ أطول لإدخال مذكرة من المحافظة، وهي الممارسة التي لديها الدعم التجريبي. انظر المقال على كوهي في ذي تريند تريند وركسكوت غاردنر أند ماكنزي أند ذي كوغولدن رولكوت أرتيسترونغ إت آل. للتفاصيل. فمن المستحسن عموما التمسك النماذج التي لا يقل عن واحد من p و q لا يزيد عن 1، أي لا تحاول أن تناسب نموذج مثل أريما (2،1،2)، وهذا من المرجح أن يؤدي إلى الإفراط في تجهيز وكومكومون-فاكتوركوت القضايا التي نوقشت بمزيد من التفصيل في الملاحظات على الهيكل الرياضي لنماذج أريما. تنفيذ جدول البيانات: من السهل تنفيذ نماذج أريما مثل تلك الموضحة أعلاه على جدول بيانات. ومعادلة التنبؤ هي مجرد معادلة خطية تشير إلى القيم السابقة للسلاسل الزمنية الأصلية والقيم السابقة للأخطاء. وهكذا، يمكنك إعداد جدول بيانات تنبؤ أريما عن طريق تخزين البيانات في العمود ألف، وصيغة التنبؤ في العمود باء، والأخطاء (البيانات ناقص التنبؤات) في العمود C. وستكون صيغة التنبؤ في خلية نموذجية في العمود باء ببساطة تعبير خطي يشير إلى القيم في الصفوف السابقة من العمودين A و C مضروبا في معاملات أر أو ما المناسبة المخزنة في خلايا أخرى في جدول البيانات. ورقة عمل طباعة التفاصيل الفنية إلى ملف بدف (باستخدام الربط المبكر) نشر بتاريخ 2006-04- 11 04:48 آم عدد مرات المشاهدة: 119323 المقدمة: تحتوي هذه المقالة على أمثلة التعليمات البرمجية لطباعة أوراق العمل إلى ملفات بدف. تم بناء هذه الأمثلة رمز ل بدفكريتور، مفتوحة المصدر بدف الكاتب أداة. على عكس أدوبي أكروبات و كيوتيبدف، والتي تتطلب كل من الإصدارات الموالية لإنشاء ملفات بدف عن طريق التعليمات البرمجية، بدف كرياتور هو خال تماما تحميل بدف الخالق من سورسيفورج هنا. يرجى ملاحظة أن هذا الرمز لن تعمل مع أدوبي أكروبات. وتجدر الإشارة أيضا إلى أن كل مثال من الأمثلة الواردة في هذا القسم يستخدم ارتباطا مبكرا. إذا كنت لم تكن مألوفة مع الفرق بين المبكر والتأخر في وقت متأخر، يرجى قراءة مقالنا على المبكر مقابل تأخير في وقت متأخر. الروتين المضمنة في هذه المقالة: طباعة ورقة عمل واحدة إلى ملف بدف طباعة أوراق عمل متعددة لملفات بدف متعددة طباعة أوراق عمل متعددة لملف بدف واحد طباعة أوراق عمل مختارة لملفات بدف متعددة طباعة أوراق العمل المحددة إلى ملف بدف واحد إصدارات اختبار: كانت هذه الإجراءات وضعت أصلا باستخدام بدفكريتور 0.9.1 (GPLGhostscript. exe حزمة التحميل) على ويندوز زب برو (SP2). الإصدارات الحالية أدناه تحتوي على العديد من التحسينات وتم اختبارها بشكل كامل باستخدام بدفكريتور 1.2.0 على ويندوز 7 في نهاية المطاف x64 و بدفكريتور 1.2.3 على ويندوز 8 المهنية x64. تتضمن إصدارات إكسيل التي تم اختبارها: إكسيل 2003 إكسيل 2007 إكسيل 2010 (32 بت) إكسيل 2010 (64 بت) إكسيل 2013 (32 بت) إكسيل 2013 (64 بت) ملاحظة: قبل أن تذهب وحدها بمحاولة تعديل أي من هذه الإجراءات، قد ترغب في قراءة هذه المقالة. التي تشارك بعض الخصوصيات التي تم اكتشافها في تطوير عينات كود بدفكريتور. طباعة ورقة عمل واحدة إلى ملف بدف: طباعة أوراق عمل متعددة لملفات بدف متعددة: طباعة أوراق عمل متعددة إلى ملف بدف واحد: راجع للشغل، لماذا لا تستخدم إكسيلز بنيت-- في بدف خلق أنا لا أعرف ما إذا كان استخدام المدمج في قوات الدفاع الشعبي خلق سوف تعمل جيدة مثل الماكرو. أحتاج إلى طباعة أوراق متعددة في لملفات بدف متعددة مع اسم الملفات وفقا للاسم ورقة أمب أيضا تشفير لهم ب - قدمت ورقة منها. في وقت سابق هذا الماكرو كان يعمل كبيرة في وين زب أمب إكسيل 2007. منذ الترقية إلى ويندوز 8.1 مع مس أوفيس 2013 توقف هذا الماكرو العمل. لذلك، ثم قمت بإعادة النظر في هذا الموقع، وتكييف الماكرو الجديد ل إكسيل 13، تثبيت الإصدار الجديد من بدكريتور، ولكن بطريقة أو بأخرى لا يعمل. لدي ماكرو الذي سيتم طباعة أوراق إكسيل متعددة لملفات بدف متعددة، ومع ذلك، سوف تضطر إلى تشفير كل بدف يدويا. نأمل في إيجاد حل قريبا. مرحبا هاريسان، مشكلتي هي مشابهة وكانت محيرة لفترة طويلة حتى وقت قريب حيث اكتشفت أن ربما هذا الرمز فبا لم يعد صالحا ل بدفكراتور الإصدار الجديد 2 وما فوق. أنا حديثا تثبيت الإصدار 2.1 وضمن ملف مجلد التثبيت quPDFCreatorenglish. chmquot وهو دليل المستخدم، يتم تضمين بعض التوجيهات حول كوم الجديد ل بدفكريتر. يبدو أن المرجع إلى كائن بدفكراتور مختلف تماما ثم يستخدم ليكون. وسوف تضطر إلى الذهاب من خلال ذلك في العمق لفهمه وتكييفه ل فبا، ولكن هناك شيء واحد على يقين، و PdfCreator. clsPDFCreator لم يعد المكالمة الصحيحة. من فبا كنت قادرا على العثور على مكالمة جديدة من شأنها أن تبدو مثل هذا بدفوب خافت كما PdfCreator. PdfCreatorObj. أجزاء أخرى من التعليمات البرمجية لم تعد صالحة كذلك. سيكون أمرا رائعا للحصول على شخص لتوريد نسخة عمل جديدة من هذه الطابعة فبا بدف كبيرة. انها كانت تعمل كبيرة. أنا قد أضع بعض الوقت على ذلك وبعد النتائج التي توصلت إليها في وقت لاحق. في الوقت نفسه إذا كان شخص آخر يمكن أن يحقق مساعدتهم سيكون بالتأكيد موضع ترحيب. أغلق سامب 500 يناير مع مكاسب شهرية من 1.79 بعد ربح 1.82 في ديسمبر كانون الاول. كل ثلاثة سامب 500 ما يشير إلى استثمار وثلاثة من خمسة محفظة اللبلاب إتف ماش مداش الطليعة إجمالي سوق الأسهم إتف (فتي)، بويرشاريس دب (دبك)، والطليعة فتس جميع أنحاء العالم إتف الولايات المتحدة الأمريكية (فيو) مدش هي إشارات استثمرت . في الجدول، يتم تمييز الإغلاقات الشهرية التي تقع ضمن 2 من الإشارة باللون الأصفر. ويبين الجدول أعلاه إشارة المتوسط ​​المتحرك البسيط (سما) لمدة 10 أشهر لكل من صناديق الاستثمار المتداولة الخمسة المدرجة في محفظة اللبلاب. كما أدرجنا جدولا لسندات سما لمدة 12 شهرا لنفس صناديق الاستثمار المتداولة لهذه الاستراتيجية البديلة الشائعة. وللاطلاع على تحليل رائع لاستراتيجية محفظة اللبلاب، انظر هذه المقالة آدم بتلر ومايك فيلبريك ورودريغو غورديلو: معدلات التحرك المتحركة على مدى السنوات القليلة الماضية، استخدمنا إكسيل لتتبع أداء مختلف استراتيجيات التوقيت المتوسط ​​المتحرك. ولكن الآن نستخدم أدوات باكتستينغ المتاحة على الموقع إتفريبلاي. أي شخص مهتم في توقيت السوق مع صناديق الاستثمار المتداولة يجب أن يكون إلقاء نظرة على هذا الموقع. وفيما يلي أهم األدوات التي نستخدمها في أغلب األحيان: خلفية عن المتوسطات المتحركة يمكن أن يكون البيع والشراء على أساس المتوسط ​​المتحرك لإلغالقات الشهرية استراتيجية فعالة إلدارة مخاطر الخسارة الفادحة من األسواق الرئيسية. في الأساس، عندما يكون الإغلاق الشهري للمؤشر أعلى من متوسط ​​المتوسط ​​المتحرك، فإنك تحتفظ بالفهرس. عند إغلاق المؤشر أدناه، يمكنك الانتقال إلى النقد. العيب هو أنه لا يحصل لك في أعلى أو مرة أخرى في الجزء السفلي. أيضا، يمكن أن تنتج في بعض الأحيان السائبة (قصيرة الأجل شراء أو بيع إشارة)، مثل إيف شهدت أحيانا خلال العام الماضي. على الرغم من ذلك، يظهر رسم بياني لسامب 500 الذي يغلق شهريا منذ عام 1995 أن استراتيجية المتوسط ​​المتحرك البسيط (سما) لمدة 10 أو 12 شهرا قد تكون مؤمنة للمشاركة في معظم حركة السعر الصعودي مع الحد بشكل كبير من الخسائر. هنا هو البديل لمدة 12 شهرا: المتوسط ​​المتحرك الأسي لمدة 10 أشهر (إما) هو متغير طفيف على المتوسط ​​المتحرك البسيط. هذا الإصدار يزيد رياضيا ترجيح البيانات أحدث في تسلسل 10 شهرا. منذ عام 1995 أنتجت رسوما أقل من المتوسط ​​المتحرك البسيط المعادل، على الرغم من أنه كان الشهر أبطأ للإشارة إلى بيع بعد هذين قمم السوق. نظرة إلى الوراء على 10 و 12 شهرا المتوسطات المتحركة في داو خلال تحطم عام 1929 والاكتئاب الكبير يدل على فعالية هذه الاستراتيجيات خلال تلك الأوقات الخطرة. علم النفس من إشارات الزخم توقيت يعمل بسبب سمة الإنسان الأساسية. الناس تقليد السلوك الناجح. عندما يسمعون من الآخرين كسب المال في السوق، ويشترون في. في نهاية المطاف، فإن الاتجاه ينعكس. وقد تكون مجرد التوسعات والتقلصات العادية للدورة التجارية. في بعض الأحيان السبب هو مدش أكثر دراماتيكية فقاعة الأصول، حرب كبيرة، وباء، أو صدمة مالية غير متوقعة. عندما ينعكس الاتجاه، يبيع المستثمرون الناجحون في وقت مبكر. التقليد من النجاح يتحول تدريجيا زخم الشراء السابق في بيع الزخم. تنفيذ الاستراتيجية لدينا الرسوم التوضيحية من سامب 500 هي مجرد أن الرسوم التوضيحية مداش. نحن نستخدم سامب بسبب البيانات التاريخية الواسعة التي متاحة بسهولة. ومع ذلك، ينبغي لأتباع استراتيجية المتوسط ​​المتحرك أن يتخذوا قرارات بازل بشأن الإشارات الخاصة بكل استثمار بعينه، وليس مؤشرا واسعا. حتى إذا كنت تستثمر في صندوق يتتبع سامب 500 (على سبيل المثال فانغواردز فيينكس أو سبي إتف)، فإن إشارات المتوسط ​​المتحرك للأموال تختلف أحيانا عن المؤشر الأساسي بسبب إعادة استثمار الأرباح. أرقام سامب 500 في الرسوم التوضيحية لدينا لا تشمل توزيعات الأرباح. وتتميز الاستراتيجية بأكبر قدر من الفعالية في حساب يتمتع بمزايا ضريبية مع خدمة وساطة منخفضة التكلفة. كنت تريد المكاسب لنفسك، وليس الوسيط الخاص بك أو عمك سام. ملحوظة . لكل من يود أن يرى المتوسطات المتحركة البسيطة التي تتراوح بين 10 و 12 شهرا في سامب 500 و مراكز الأسهم مقابل النقدية منذ عام 1950، هيريس ملف إكسيل (شكل زلس) للبيانات. مصدرنا للإغلاق الشهري (العمود B) هو ياهو المالية. يعرض العمودان D و F المواضع التي تشير إلى إغلاق نهاية الشهر لاستراتيجيتي سما. في الماضي، وأوصينا ميبان فابرس مادة مدروس نهج كمي لتوزيع الأصول التكتيكية. وقد تم الآن تحديث المادة وتوسيعها في الجزء الثالث: الإدارة النشطة في كتابه محفظة اللبلاب. شارك في تأليفه مع اريك ريتشاردسون. وهذا أمر لا بد منه للقراءة لأي شخص يفكر في استخدام إشارة توقيت لاتخاذ القرارات الاستثمارية. يحلل الكتاب تطبيق المتوسطات المتحركة سامب 500 وأربع فئات أصول إضافية: مؤشر مورغان ستانلي كابيتال الدولي إيف (مسي إيف)، مؤشر السلع جولدمان ساكس (غسسي)، الرابطة الوطنية لمؤشر صناديق الاستثمار العقاري (ناريت)، و حكومة الولايات المتحدة سندات الخزانة لمدة 10 سنوات. كميزة عادية لهذا الموقع، نقوم بتحديث الإشارات في نهاية كل شهر. للحصول على رؤى إضافية من ميبان فابر، يرجى زيارة موقعه على الويب، ميبان فابر للبحوث. الحاشية السفلية على حساب المتوسطات المتحركة الشهرية: إذا كنت تقوم بعمل حساباتك الخاصة للمتوسطات المتحركة للأسهم التي تدفع أرباحا أو صناديق الاستثمار المتداولة، فستحصل في بعض الأحيان على نتائج مختلفة إذا لم تعدل الأرباح. على سبيل المثال، في عام 2012 ظلت فنق تستثمر في نهاية نوفمبر على أساس إغلاق شهري معدلة، ولكن كان هناك إشارة بيع إذا كنت تجاهل تعديلات أرباح الأسهم. ونظرا لأن البيانات المتعلقة بالأشهر السابقة ستتغير عند دفع أرباح الأسهم، يجب عليك تحديث البيانات لجميع الأشهر في الحساب إذا تم دفع أرباح الأسهم منذ الإقفال الشهري السابق. وسوف يكون هذا هو الحال بالنسبة لأية أسهم أو أرصدة تدفع أرباحا.