Pico-e-Trough Analysis Picos e depressões são padrões que são desenvolvidos pela ação preço experimentado por todos os títulos. Como sabemos, os preços nunca se movem em linhas retas, seja em uma tendência de alta ou em uma tendência de baixa. O padrão de ziguezague prazo tem sido usado para descrever os picos e depressões, e muitos programas de software gráficos terá um indicador de - zigzag que os investidores podem estabelecer em um gráfico que eles estão vendo. Ascensão picos e depressões podem ser vistos facilmente em um gráfico, reconhecendo os picos mais altos, ou tops, e mais baixos, ou fundos, criando a tendência de alta. Outra maneira de olhar para ele seria reconhecer que cada top novo que é criado pela ação de preço é maior do que o alto dos últimos dias, semanas ou mesmo meses de negociação. Além disso, cada nova calha também seria maior que a calha anterior durante o mesmo período de tempo. (Este indicador técnico é subutilizado nos mercados de moeda, mas pode ajudá-lo a isolar oportunidades lucrativas Aprenda a fazer negócios Sharp Usando Andrews Pitchfork.) Gráfico criado com Tradestation No gráfico acima da PepsiCo Inc. (PEP), setas acima mostram Você as curvas de aumento e as setas para baixo indicam os picos levantando-se desta tendência de aumento. Desde meados de dezembro de 2001 até a terceira semana de abril de 2002, o preço das ações passou de cerca de 46,50-53,50 intervalo, uma mudança percentual na área de 15, excluindo as comissões. No segundo gráfico, você pode ver a tendência de baixa da Nortel Networks Corp. (NT) de dezembro de 2001 até o final de junho de 2002, e as setas mostram os picos e depressões que caem, cada um rompendo novos caminhos a partir do padrão anterior de ação de preços. Neste gráfico, o preço das ações caiu de 9,25 em 7 de dezembro de 2001, para 1,50. (Compreender o ciclo de negócios e seu próprio estilo de investimento pode ajudá-lo a lidar com um declínio econômico.) A maneira mais fácil de determinar se uma linha de tendência foi quebrada é para Testemunha a ruptura e, em seguida, a substituição de picos ascendentes ou descendentes e depressões. Dado que os cartistas colocam uma grande ênfase nos aspectos psicológicos da análise técnica. Alguns técnicos podem concordar que este indicador técnico provado e comprovado supera a maioria, senão todas, as técnicas de tendência seguinte. A confiança dos investidores e uma visão otimista do futuro de uma determinada questão impulsionam os preços das ações para cima e, inversamente, a falta de confiança (observada nas questões da Enron, da WorldCom e da Martha Stewart) vê até as questões mais firmes começarem uma tendência de baixa. Devemos estar conscientes da consolidação no estudo dos picos e depressões para reconhecer esse padrão lateral, evitando o erro de pensar que a tendência predominante está prestes a reverter. A regra de ouro é que a consolidação geralmente levará 33-66 do tempo que levou para jogar para fora o prazo da tendência anterior. Mas não deixe que esta regra substituir o senso comum do investidor e experiência que vem com o investimento durante um longo período de tempo. Ao mesmo tempo, a análise de pico e de depressão é uma abordagem sólida e sem noções para a análise de tendências e não deve ser esquecida nos dias de uma busca pelo fundo do mercado e da reviravolta subseqüente. Quando os tempos são difíceis, os investidores devem dar uma olhada na análise do pico-e-vale de seus próprios problemas, e juntamente com um indicador de média móvel, começar a busca para o que poderia ser uma reviravolta dramática para alguns de seus problemas batido. Mas tenha cuidado em que você não cometer o erro de usar um período de tempo que é muito curto. Picos e depressões são desenvolvidos ao longo de semanas e meses de ação de preços, não horas e dias de negociação. Lembre-se que a ação do preço é composta de comícios e reações subseqüentes. Além disso, reconhecer o período de tempo dos picos de subida e depressões (ou, picos de queda e depressões) para determinar a força da tendência e lembre-se que a confiança global do mercado ou a falta dela irá inverter uma tendência mais rápida do que qualquer indicador desenvolvido como analistas técnicos. (Empresas com queda de receitas podem ser rentáveis, mas escolhê-los com cuidado. Leia mais em estoques maltratados que Bounce Back) Seu dinheiro investir sabiamente. Saiba, compreenda e execute. Trader-Info - Forex Trading - Mercado de ações Trading - Forex Scalping Systems - Forex Automated Descubra como ganhar de volta suas perdas de negociação Forex e fazer lucros consistentemente a cada mês. 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Na análise de Monte Carlo, as variáveis aleatórias de um modelo são representadas por distribuições estatísticas, que são aleatoriamente amostradas para produzir a saída dos modelos. A saída é, portanto, também uma distribuição estatística. Em comparação com métodos de simulação que não incluem amostragem aleatória, o método Monte Carlo produz resultados mais significativos, que são mais conservadores e também tendem a ser mais precisos quando usados como previsões. Ao usar o uso Monte Carlo análise para simular negociação, a distribuição de comércio, como representado pela lista de negócios, é amostrado para gerar uma seqüência comercial. Cada uma dessas sequências é analisada, e os resultados são classificados para determinar a probabilidade de cada resultado. Desta forma, um nível de probabilidade ou confiança é atribuído a cada resultado. Sem a análise de Monte Carlo, a abordagem padrão para o cálculo da taxa de retorno histórica, por exemplo, seria analisar a seqüência atual de negócios usando, digamos, o dimensionamento de posição fracionária fixa. Pode-se verificar que a taxa de retorno sobre a seqüência foi de 114. Com a análise de Monte Carlo, por outro lado, centenas ou milhares de seqüências diferentes de negócios são analisadas ea taxa de retorno é expressa com um qualificador de probabilidade. Por exemplo, a taxa de retorno determinada pela análise de Monte Carlo pode ser de 83 com 95 de confiança. Isto significa que de todos os milhares de sequências consideradas, 95 tiveram taxas de retorno maiores ou iguais a 83. A análise de Monte Carlo é particularmente útil na estimativa do máximo pico-a-vale rebaixamento. Na medida em que o levantamento é uma medida útil do risco, melhorar o cálculo do levantamento permitirá avaliar melhor um sistema ou método de negociação. Embora não possamos prever como o mercado diferirá amanhã do que vimos no passado, sabemos que será diferente. Se calcularmos a redução máxima com base na seqüência histórica de negócios, baseávamos nossos cálculos em uma seqüência de negócios que sabemos que não será repetida exatamente. Mesmo que a distribuição de negócios (no sentido estatístico) seja a mesma no futuro, a seqüência desses negócios é em grande parte uma questão de acaso. Calculando o drawdown baseado em uma seqüência particular é algo arbitrário. Além disso, a sequência de transacções tem um efeito muito grande sobre o levantamento calculado. Se você escolher uma seqüência de comércios onde cinco perdas ocorrem em uma linha, você poderia começar um drawdown muito grande. Os mesmos negócios arranjados em uma ordem diferente, de modo que as perdas sejam dispersadas uniformente, puderam ter uma diminuição desprezível. Ao usar uma abordagem de Monte Carlo para calcular o levantamento, a seqüência histórica de negociações é randomizada ea taxa de retorno e redução são calculadas para a seqüência aleatória. O processo é então repetido várias centenas ou milhares de vezes. Analisando os resultados em conjunto, podemos encontrar, por exemplo, que em 95 das seqüências, o levantamento foi inferior a 30 quando 4 do patrimônio foi arriscado em cada comércio. Poderíamos interpretar isso como significando que existe uma chance de que a retirada seja menor que 30 quando 4 é arriscado em cada comércio. Em geral, existem duas maneiras de gerar a seqüência de negócios em uma simulação de Monte Carlo. Uma opção é construir cada seqüência de comércios por amostragem aleatória dos mesmos comércios como na seqüência atual, com cada comércio incluído uma vez. Este método de amostragem da distribuição comercial é conhecido como selecção aleatória sem substituição. Outro método de amostragem possível é a seleção aleatória com substituição. Se este método fosse usado, os comércios seriam selecionados aleatoriamente da lista original de negócios sem considerar se o comércio já havia sido selecionado. Na seleção com substituição, um comércio poderia ocorrer mais de uma vez na nova seqüência. O benefício da seleção sem substituição é que ela duplica exatamente a distribuição de probabilidade da seqüência de entrada, enquanto a seleção com substituição não pode. O inconveniente da selecção sem substituição é que as sequências aleatoriamente amostradas estão limitadas ao número de transacções na sequência de entrada. Se você tiver uma seqüência curta de negociações (digamos, menos de 30 operações), isso pode limitar a precisão de determinados cálculos, como o levantamento. Um exemplo baseado na amostragem sem substituição é mostrado abaixo. A negociação é simulada usando o dimensionamento de posição de índice fixo começando com um patrimônio de conta de 10.000. Cada simulação emprega 500 seqüências comerciais (amostras). A primeira seção de resultados na figura mostra os principais resultados, como a taxa de retorno, em uma série de níveis de confiança. Observe, por exemplo, que os retornos mais baixos são previstos para níveis de confiança mais elevados. Exemplo de resultados de análise de Monte Carlo.
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