Vincent Leclercq Forex Markt

Handelssystem Martingale fx Trading-Signale Cluster-Analyse für die Bewertung von Handelsstrategien Forex Settlement Datum Killer Trading-Systeme Phoenix Capital Management Hotforex Optionen Trading-Sets Dollars Osten Live-Forex-Raten Optionen Trading Kurs Bewertungen Handel mit binären Optionen am meisten profitabel Forex Trading-Signale o que e roboforex Handel 5 Minute-Binär-Optionen estrategia forex rentable Muster Anerkennung Master forex Fabrik operaciones binarias forex belajar manajemen keuangan forex outputdatareceived nach waitforexit forex handel Unternehmen uae Optionen Handel Korn Universität Marketing und Rekrutierung Strategie8203Die Interbank-Markt ist, wo Angebot und Nachfrage trifft ndash für den Finanzsektor einschließlich Banken, Investitionen Fonds, Zentralbanken, internationale Finanzinstitute, Broker und in der besten Situation auch Aufträge von Broker-Kunden. Das Verständnis der Grundsätze, wie die Finanzmärkte und die Durchführung von Transaktionen auf dem Interbankenmarkt wesentliche Kenntnisse für den erfolgreichen Handel auf den Finanzmärkten sind, Stellen Sie sich den Interbankenmarkt als Finanzsystem vor, in dem die weltgrößten Banken und anderen Finanzinstitute elektronisch, telefonisch oder anderweitig miteinander verbunden sind. Einige der Transaktionen werden von den Banken selbst durchgeführt, und andere Transaktionen können von der Bank oder dem Broker für ihre Kunden ausgeführt werden. Transaktionen auf dem Interbankenmarkt werden hier sowohl für den Gewinn als auch für die Absicherung, d. H. Zur Sicherung von Risiken aus der Geschäftstätigkeit von Kapitalgesellschaften, durchgeführt. 820350 82038203Dies ist das Volumen der Interbank-Transaktionen im Vergleich zu allen Transaktionen im Finanzsystem. Kleine Einzelhändler und Spekulanten sind nicht in der Lage, ihre Transaktionen direkt auf dem Interbankmarkt zu senden, da der Zugang zum Interbankenmarkt sehr hohe Kapital - und Technologieanforderungen beinhaltet. Allerdings ist es für diese Händler äußerst wichtig, dass ihr Anbieter (Broker) alle Transaktionen für eine Ausführung an den realen Interbankmarkt senden wird. Es ist der einzige Ort, an dem die Händler ihre Handelsaufträge ohne Interessenkonflikte ausführen können, und dies wird es ihnen ermöglichen, langfristig profitable Ergebnisse zu erzielen. 8203Die wichtigsten Akteure auf dem Interbankenmarkt sind Banken, d. h. Market Maker. Die aktivsten und größten Banken im Interbankenmarkt sind: Deutsche Bank, UBS, Barclays, Citibank, Bank of America, JP Morgan, Morgan Stanley, Commerzbank, BNP Paribas, Credit Suisse, RBS und andere, die am Markt tätig sind Liquiditätsanbieter, dh sie agieren als Gegenpartei zum Interbankenmarkt. Auf dem Interbankenmarkt können Händler über echte STP ECN Direct Market Access Broker mitwirken, aber 98 von Brokern der Welt, die STP ECN Tradingkonten anbieten, senden keine Clientsrsquo-Trades auf dem realen Interbankmarkt, sondern an nur einen einzigen Market Maker, der direkt beteiligt ist Im Verlust ihrer Kunden. Daher ist es extrem wichtig, den richtigen Makler zu wählen. Wenn Sie also nicht über einen Market Maker handeln, der ihre eigenen Zinssätze, die den Interbank-Sätzen entsprechen, aber in der Regel nicht tun, dann schafft der STP ECN DMA Broker die niedrigste Spread auf der Grundlage der aktuellen BIDs und ASKs der Liquidität Anbieter (Banken ). Diese Banken werden dann als Gegenparteien Ihrer Transaktionen handeln. Interbankspreads der STP ECN DMA-Broker spiegeln in der Regel die Qualität der Liquiditätsanbieter des Brokers wider. Der Broker fügt dann seine eigene Provision, die seinen Gewinn auf die rohe Interbank Marktspread. Diese Spreads werden in Handelsplattformen dargestellt, und auf der Grundlage dieser Spreads werden die Kunden ihre Transaktionen durchführen. Die zweite Möglichkeit ist, dass der Broker den Interbank-Markt Rohstreuweiten an seine Kunden direkt und transparent Gebühren Provisionen beim Öffnen und Schließen der Trades. Im Bild unten sehen Sie, wie erfahren und vertrauenswürdig (gut) STP ECN DMA Broker eine Verbreitung schaffen. 8203Depth of Market 8203A sehr wichtiger Aspekt eines jeden Maklers, die nicht über sehr viel gesprochen wird, heißt Market Depth. Die Tiefe des Marktes zeigt unterschiedliche Preisniveaus und zeigt an, welche Handelsvolumina zu einem bestimmten Preisniveau ausgeführt werden können. Normalerweise sind geringere Volumina in der Nähe der aktuellen Rate verfügbar und je weiter von den aktuellen Kursmengen steigt. Im Bild unten können Sie auch sehen, welche Gegenpartei für unseren Handel gewählt wird (zB - JPM steht für J. P. Morgan BNP steht für BNP Paribas und GSI ist Goldman Sachs International). Wenn Sie mit einem Market Maker Broker oder mit einem ECN STP Broker, der nur einen Liquiditätsanbieter hat, werden Sie immer eine einzige Gegenpartei ndash der Market Maker, mit denen Sie einen hohen Interessenkonflikt haben, und sie werden es Ihnen nicht erlauben Geld auf dem Finanzmarkt verdienen Der Schlüssel zum rentablen Handel ist daher ein Makler, der unter einer großen Menge an Liquiditätsanbietern wählt und immer die am besten geeignete wählt. 8203Hier können Sie sehen, wie sich die Preise auf dem Markt bewegen. Wenn einige Großaufträge auf den Markt kommen, werden sie je nach Art des Auftrags (kurz lang) je nach der Markttiefe auf einem höheren oder niedrigeren Preisniveau ausgeführt und nehmen grundsätzlich Liquidität zum aktuellen Preisniveau ein. Dies ist, was die Bewegung der Preise auf dem Markt verursacht. 8203Execution Kosten, Schlupf 8203Sie können auch sehen, warum einige unserer Trades zu einem anderen Preis als dem, an dem wir die Transaktion auf den Markt geben ausgeführt werden. Der Unterschied zwischen diesen beiden Preisen wird als Schlupf bezeichnet, und der Betrag des Schlupfes ist sofort in den Kosten unseres Handels enthalten. Und hier kommen wir zum Kern des Problems bei der Ausführung von Handelsaufträgen. Schlupf ist der wichtigste Handelsfaktor, der die Ausbreitung und die Kommission oder alle anderen Gebühren sehr oft vollständig überschattet. Zum Beispiel, wenn Sie einen langen Handel an der Handelsplattform mit einem Volumen von 1 Los zum Preis von 1.35050 eingeben und der Makler wird Ihre Bestellung zum Preis von 1.35055 zu füllen, sind Sie sofort mit einem Verlust ausgenommen weiter weiter 5 USD. Wenn stattdessen Ihre Bestellung bei 1.35045 gefüllt ist, dann erhalten Sie bei Ihrem Handel einen positiven Schlupf, der den Gewinn erhöht oder den Verlust um 5 USD reduziert. Der Schlupf ist eine gemeinsame Sache, die Sie mit allen Arten von Maklern zu bekommen, vor allem, wenn Sie versuchen, hohe Mengen in Dutzenden oder Hunderte von Lose (aufgrund der Tiefe des Marktes) ausführen, oder wenn Sie in einem Zeitraum von Handel Starke Grundlagen - einfach wegen der Latenz, da sich der Markt extrem schnell bewegt. Slippage hängt stark von der Qualität der Liquidität Anbieter Ihr Broker verwendet, und auch auf die Technologie des Brokers verwendet. Allerdings ist das Problem, wie die überwiegende Mehrheit der Forex-Broker arbeiten - wenn sie Ihre Bestellung für einen besseren Preis zu füllen, führen sie es für den besseren Preis, aber sie zählen nicht die positive Schlupf in Ihrem Handel, und damit die Menge an Schlupf geht sofort in Ihre Broker Tasche. Offensichtlich diese Art von Maklern wird immer eine negative Schlupf zu Ihrem Handwerk. Schlechte Qualität Broker können sogar künstlich erhöhen die Rutschgefahr. Schlupf in extremen Fällen mit schlechten Maklern können Dutzende von Pips zu erreichen, und der Durchschnitt der Schlupf wird viel höher als die Ausbreitung. Nach hundert Trades durchgeführt, könnte der Schlupf bei einer schlechten Qualität Makler mit einem Volumen von 1 Los könnte zu Kosten von Tausenden von Dollar Slippage ist der Hauptgrund, warum genau die gleiche Trading-Strategie (zB Expert Advisor) mit verschiedenen Brokern wird immer erreichen Absolut unterschiedliche Ergebnisse - und es können große Unterschiede bestehen. Sogar die beste Strategie in der Welt kann ein Verlust mit einem schlechten Qualitätsmakler werden. Umgekehrt werden durchschnittliche qualitativ hochwertige Handelsstrategien bei Brokern mit exzellenter Technologie zu konsequent rentablen Ergebnissen führen. 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Random-Walk-Modell Bei einer Zeitreihe, die ein unregelmäßiges Wachstum zeigt, wie z. B. X2, das früher analysiert wurde, kann die beste Strategie nicht darin bestehen, den Pegel der Reihe in jeder Periode (d. h. die Größe Yt) direkt vorherzusagen. Stattdessen kann es besser sein, zu versuchen, die Veränderung vorherzusagen, die von einer Periode zur nächsten auftritt (d. h. die Größe Yt - Yt-1). Das heißt, es kann besser sein, auf die erste Differenz der Reihe zu schauen, um zu sehen, ob ein vorhersagbares Muster dort gefunden werden kann. Für die Zwecke einer Prognose von einem Periodenabstand ist es ebenso gut, die nächste Änderung vorherzusagen, um die nächste Stufe der Reihe vorherzusagen, da die vorhergesagte Änderung dem aktuellen Pegel hinzugefügt werden kann, um einen vorhergesagten Pegel zu erhalten. Der einfachste Fall eines solchen Modells ist, dass immer voraussagt, dass die nächste Änderung null sein wird, als ob die Serie gleich wahrscheinlich ist, in der nächsten Periode ungeachtet dessen, was sie in der Vergangenheit getan hat, aufwärts oder abwärts zu gehen. Es handelt sich um ein Bild, das einen zufälligen Prozess veranschaulicht, für den dieses Modell geeignet ist: In jedem von links nach rechts verlaufenden Zeitraum nimmt der Wert der Variablen einen unabhängigen Zufallsschritt nach oben oder nach unten, einen sogenannten zufälligen Weg, ein. Sind an beiden Schnittpunkten gleichermaßen die Aufwärts - und Abwärtsbewegung wahrscheinlich, so ist jeder mögliche Links-nach-Rechts-Weg durch das Gitter gleichermaßen a priori wahrscheinlich. Sehen Sie diesen Link für eine schöne Simulation. Eine häufig verwendete Analogie ist die eines Betrunkenen, der zufällig nach links oder rechts taumelt, wenn er vorwärts geht: der Weg, den er verfolgt, wird ein zufälliger Weg sein. Für ein real-world Beispiel, betrachten Sie den täglichen US-Dollar-zu-Euro-Wechselkurs. Ein Gesamtüberblick vom 1. Januar 1999 bis zum 5. Dezember 2014 (4006 Beobachtungen) sieht so aus: Das historische Muster sieht sehr interessant aus, mit vielen Gipfeln und Tälern. ("Chharmaquot oft versuchen, solche Muster zu extrapolieren, indem Sie lokale Trendlinien oder Kurven, die ich nicht empfehlen. Im Durchschnitt werden 49 von ihnen richtig zu erraten, die Richtung, in der der Markt zwischen heute und einem bestimmten zukünftigen Zeitpunkt zu bewegen.) Nun, Hierbei handelt es sich um eine Verschwörung der täglichen Veränderungen (erster Unterschied): Die Volatilität (Varianz) ist nicht über die Zeit konstant, aber die täglichen Veränderungen sind nahezu vollständig zufällig, wie durch eine Darstellung ihrer Autokorrelationen gezeigt wird. Die Autokorrelation bei der Verzögerung k ist die Korrelation zwischen der Variablen und selbst verzögert durch k Perioden. Sind die Werte in der Reihe völlig statistisch im Sinne der statistischen Unabhängigkeit, so sind die wahren Werte der Autokorrelationen gleich Null und die Schätzwerte sollten nicht signifikant von Null verschieden sein. Die roten Linien auf diesem Plot sind Signifikanzbänder für die Prüfung, ob sich die Autokorrelationen der täglichen Änderungen von Null auf dem Wert von 0,05 signifikant unterscheiden, und insgesamt sind sie nicht. Insbesondere sind sie bei den ersten paar Verzögerungen völlig unbedeutend und es gibt kein systematisches Muster. (Bei großen Stichproben unterscheiden sich Autokorrelationen signifikant von Null bei 0,05-Werten, wenn die Größe von plus-oder-minus zwei dividiert durch die Quadratwurzel der Stichprobengröße beträgt. Dabei beträgt die Stichprobengröße 4006 und 2SQRT (4006) ca. 0,03 , Wie sie an der Stelle der roten Linien auf dem Diagramm zu sehen sind.) Das Prognosemodell, das durch diese Diagramme vorgeschlagen wird, ist eine, die lediglich eine Änderung von einer Periode zur nächsten voraussagt, da die Vergangenheit keine Informationen über die Richtung der zukünftigen Bewegungen liefert: Dies ist das sogenannte random-walk-ohne-Drift-Modell. Nimmt sie an, daß die Reihe in jedem Zeitpunkt lediglich einen zufälligen Schritt von ihrer zuletzt aufgezeichneten Position mit Schritten, deren Mittelwert null ist, nimmt. Wenn die mittlere Schrittgröße ein Wert ungleich Null von 945 ist, wird der Prozeß als eine Zufallsspalte bezeichnet. Dessen Vorhersagegleichung ist 374 t Y t-1 945. Der Säufer in dem Bild oben fehlt ein Schuh, so dass er wahrscheinlich trieb. Im allgemeinen könnten die Schritte diskrete oder kontinuierliche Zufallsvariablen sein, und die Zeitskala könnte auch diskret oder kontinuierlich sein. Gelegentliche Spaziergangmuster werden allgemein in den Preisgeschichten der finanziellen Vermögenswerte gesehen, für die spekulative Märkte existieren, wie Aktien und Währungen. Dies bedeutet nicht, dass die Bewegungen in diesen Preisen im Sinne eines unzweckmäßigen Zweckes zufällig sind. Wenn sie nach oben und unten gehen, ist es immer aus einem Grund Aber die Richtung des nächsten Zuges kann nicht ex ante vorhergesagt werden: sie kann nur ex post erklärt werden, denn wenn die Richtung und die Größenordnung der nächsten Preisbewegung vorhergesagt werden konnten Dann hätten die Spekulanten sie schon um diesen Betrag gebeten. Random-Walk-Muster sind auch überall an anderer Stelle in der Natur, zum Beispiel, in dem Phänomen der Brownsche Bewegung, die erstmals von Einstein erklärt wurde gefunden. (Zurück zum Seitenanfang.) Es ist schwer zu sagen, ob die mittlere Schrittgröße in einem zufälligen Weg wirklich Null ist, geschweige denn ihren genauen Wert nur durch Betrachten der historischen Datenprobe. Wenn Sie einen Zufallsprozess simulieren (zB indem Sie ein Tabellenkalkulationsmodell erstellen, das die RAND () - Funktion in der Formel zur Erzeugung der Schrittwerte verwendet), werden Sie typischerweise feststellen, dass unterschiedliche Iterationen desselben Modells dramatisch unterschiedliche Bilder ergeben, Von denen viele signifikante Trends aufweisen werden, wie in der oben erwähnten Simulationsverbindung gezeigt wird. In der Tat wird das gleiche Modell in der Regel sowohl Aufwärts-und Abwärtstrends in wiederholten Iterationen, sowie interessante Kurven, die scheinen zu verlangen, irgendeine Art von komplexen Modell. Dies ist nur eine statistische Illusion, wie die so genannte Quothot-Hand in basketballquot und andere Beispiele für quotstreakinessquot im Sport. Ihr Gehirn versucht, Muster zu finden, auch wenn sie nicht da sind. Siehe die Hot Hand in Sport-Website für mehr dazu. In Anwendungen ist es am besten, auf andere Informationsquellen und auf theoretische Überlegungen bei der Entscheidung zu entscheiden, ob ein Driftterm in das Modell eingeschlossen werden soll, und wenn ja, wie man seinen Wert abschätzen kann. Bei den Wechselkursen gibt es keinen Grund, einen langfristigen Trend in die eine oder andere Richtung zu übernehmen, zumindest nicht einen Trend, der sich gegen den Lärm aus - zeichnen würde. Die mittlere tägliche Veränderung beträgt 0,000012 für diese Stichprobe von Wechselkursdaten, und der Standardfehler des Mittelwertes beträgt 0,00012, so daß sich der Probenmittelwert von Null nur um 110h eines Standardfehlers unterscheidet, der durch kein Maß signifikant ist. Wiederum liefert jedoch der Mittelwert der Schritte in einer endlichen Stichprobe von Zufallsdaten im Allgemeinen keine gute Abschätzung der gegenwärtigen Driftrate, falls vorhanden. Insgesamt scheint es also, dass für diese Zeitreihe ein zufälliges Geh-ohne-Drift-Modell geeignet ist. Wenn das Modell auf die gesamte Historie der Tagesdaten passt, gehen die Prognosen und 50 Vertrauensgrenzen des Modells wie folgt aus: (Diese Grafik wurde von Statgraphics erstellt Machen sie besser auf dem Bild. Es gibt nichts Besonderes über 95 sowieso, abgesehen von der Konvention.) Hier ist eine Nahansicht der tatsächlichen Datenpunkte und Prognosen am Ende der Serie: Die wichtigsten Eigenschaften des Modells, die Werden durch diese Grafik dargestellt: a. Die einstufigen Prognosen innerhalb der Stichprobe folgen genau dem gleichen Weg wie die Daten. Außer daß sie um eine Periode zurückbleiben. (Sie müssen genau hinschauen, um das zu sehen: Auf den ersten Blick mag es vorkommen, dass das Modell perfekt auf die Daten passt, aber in jeder Periode Fehler macht und diese Fehler unabhängige Zufallsvariablen sind.) B. Die Langzeitprognosen außerhalb der Probe folgen einer horizontalen Geraden, die auf dem letzten beobachteten Wert verankert ist. Da keine Aufwärts - oder Abwärtsdrift oder irgendein anderes systematisches Zeitmuster angenommen wird. (Wenn eine Nicht-Null-Drift angenommen wurde, könnte diese Linie nach oben oder nach unten geneigt sein.) C. Die Vertrauensbänder für langfristige Prognosen wachsen breiter in einer Weise, die wie eine seitliche Parabel aussieht. Aus Gründen, die unten erläutert werden. (Zurück zum Seitenanfang.) Bei dem Modell mit dem Zufallsprinzip ohne Drift ist der Standardfehler der 1-Schritt-Vorausprognose der root-mean-squared-Wert der Periodenperiodenänderungen im Datenabtastwert , Dh sie ist die Quadratwurzel des Mittelwertes der quadrierten Werte der ersten Differenz der Reihe. Für eine random-walk-with - drift ist der Prognose-Standardfehler die Stichproben-Standardabweichung der Periodenperiodenänderungen. (Die Differenz zwischen dem RMS-Wert und der Standardabweichung der Änderungen ist meist vernachlässigbar, wenn nicht die Flüchtigkeit im Vergleich zur Drift sehr klein ist.) Der Fehler, den das Modell in einer k-Schritt-Voraus-Prognose macht, ist die Summe von k unabhängig Und identisch verteilte Zufallsvariablen, da das Modell die gleiche Vorhersage fortsetzt, während die Variable k Zufallsschritte nimmt. Da die Varianz einer Summe von unabhängigen Zufallsvariablen die Summe der Varianzen ist, folgt daraus, dass die Varianz des k-step-ahead-Prognosefehlers größer ist als die der Einperiodenprognose um einen Faktor k. Und weil die Standardabweichung des Prognosefehlers die Quadratwurzel seiner Varianz ist, folgt daraus, dass der Standardfehler einer k-Schritt-Voraus-Prognose größer ist als der der 1-Schritt-Voraus-Prognose um einen Faktor der Quadratwurzel - of-k. Dies ist die sogenannte Quotsquare-Wurzel der Zeitquotregel für die Fehler der zufälligen Wandervorhersagen, und sie erklärt die Seiten-Parabelform der Vertrauensbänder für Langzeitprognosen: das ist die Form des Graphen von YSQRT (X). Für diesen sehr großen Datenabtastwert sind der Wurzel-Mittelwert-Quadratwert und die Standardabweichung der Standardabweichung der täglichen Änderungen beide gleich 0,00778 bis 3 signifikante Ziffern, so dass der Standardfehler eines Vorhersagefehlers von k-Schritt voraus ist: 0,00778SQRT (k ), Und die Vertrauensgrenzen werden aus ihr in der üblichen Weise berechnet. Ein Intervall von 95 ist ungefähr die Punktvorhersage plus-oder-minus 2 Standardfehler, und ein 50 Konfidenzintervall ist die Punktvorhersage plus-oder-minus zwei Drittel eines Standardfehlers. Bei den Wechselkursdaten ist es nicht wirklich sinnvoll, die gesamte Stichprobe zu verwenden, um die Standardabweichung der täglichen Änderungen abzuschätzen, da sie nicht über die Zeit konstant war. Eine kürzere Datenhistorie könnte verwendet werden, um dieses Problem zu lösen, und andere Arten von Informationen, wie beispielsweise Preise von Devisenoptionen, könnten ebenfalls in Betracht gezogen werden. Das zufällige Wegmodell kann trivial aussehen, wenn Sie es nie vorher gesehen haben: was könnte einfacher sein, als vorherzusagen, dass morgen das selbe wie heute sein wird Dieses verlangt nicht sogar irgendein Wissen von Statistiken Darum wird es manchmal auch genannt Es ist aber gar nicht trivial. Das quadratisch-root-of-time Muster in seinen Vertrauensbändern für langfristige Prognosen ist von fundamentaler Bedeutung in der Finanzwirtschaft (es ist die Basis der Theorie der Options-Preisgestaltung), und das zufällige Walk-Modell bietet oft einen guten Maßstab Beurteilen die Leistung von komplizierteren Modellen. Das Modell der zufälligen Wanderung kann auch als wichtiger Spezialfall eines ARIMA-Modells angesehen werden (quotautoregressive integrierte gleitende Durchschnittsgröße). Genauer gesagt, es ist ein quotARIMA (0,1,0) - Modell. Allgemeinere ARIMA-Modelle sind in der Lage, mit interessanteren Zeitmustern umzugehen, die korrelierte Schritte, wie mittlere Reversion, Oszillation, zeitveränderliche Mittel und Saisonalität, beinhalten. Diese Themen werden in den ARIMA-Seiten dieser Hinweise ausführlich besprochen. Für eine weitaus umfassendere Erörterung des Zufallswegmodells, veranschaulicht durch eine kürzere Stichprobe der Wechselkursdaten, siehe die Notizen auf dem Zufallsweg-Modellquot-Handout.8.9 Saisonale ARIMA-Modelle Bisher haben wir unsere Aufmerksamkeit auf nicht-saisonale Daten beschränkt Und nicht saisonale ARIMA Modelle. ARIMA Modelle sind jedoch auch in der Lage, eine breite Palette von saisonalen Daten zu modellieren. Ein saisonales ARIMA-Modell wird gebildet, indem zusätzliche saisonale Begriffe in die ARIMA-Modelle aufgenommen werden, die wir bisher gesehen haben. Es wird wie folgt geschrieben: wobei m Anzahl der Perioden pro Saison. Wir verwenden Großbuchstaben für die saisonalen Teile des Modells und Kleinbuchstaben für die nicht-saisonalen Teile des Modells. Der saisonale Teil des Modells besteht aus Begriffen, die den nicht saisonalen Komponenten des Modells sehr ähnlich sind, aber Rückschritte der Saisonzeit mit sich bringen. Zum Beispiel ist ein ARIMA (1,1,1) (1,1,1) 4 Modell (ohne Konstante) für vierteljährliche Daten (m4) und kann geschrieben werden als Die zusätzlichen saisonalen Begriffe werden einfach mit dem nicht-saisonalen multipliziert Bedingungen. Der saisonale Teil eines AR - oder MA-Modells wird in den Saisonverzögerungen der PACF und ACF gesehen. Beispielsweise wird ein ARIMA (0,0,0) (0,0,1) 12 Modell zeigen: eine Spitze bei Verzögerung 12 im ACF aber keine anderen signifikanten Spitzen. Die PACF zeigt exponentiellen Zerfall in den saisonalen Verzögerungen, die, bei Lags 12, 24, 36, ist. Ähnlich zeigt ein ARIMA (0,0,0) (1,0,0) 12 Modell: exponentieller Zerfall in den Saisonverzögerungen der ACF eine einzelne signifikante Spitze bei Verzögerung 12 in der PACF. Bei der Berücksichtigung der entsprechenden Jahreszeiten für ein ARIMA-Modell, beschränken die Aufmerksamkeit auf die saisonalen Verzögerungen. Das Modellierungsverfahren ist fast das gleiche wie für nicht-saisonale Daten, außer dass wir saisonale AR und MA-Bedingungen sowie die nicht-saisonalen Komponenten des Modells auswählen müssen. Der Prozess wird am besten anhand von Beispielen veranschaulicht. Beispiel 8.3 Europäischer vierteljährlicher Einzelhandel Wir beschreiben das saisonale ARIMA-Modellierungsverfahren mit vierteljährlichen europäischen Einzelhandelsdaten von 1996 bis 2011. Die Daten sind in Abbildung 8.14 dargestellt. Abbildung 8.14: Vierteljährlicher Einzelhandelsindex im Euroraum (17 Länder), 19962011 für den Groß - und Einzelhandel sowie Reparatur von Kraftfahrzeugen und Motorrädern. (Index: 2005 100). Grundstück 40 Euretail, ylab quotRetailindexquot. Xlab quotYearquot 41 Die Daten sind eindeutig nicht-stationär, mit etwas Saisonalität, so dass wir zunächst einen saisonalen Unterschied. Die saisonal differenzierten Daten sind in Abbildung 8.15 dargestellt. Diese scheinen auch nicht stationär zu sein, daher nehmen wir einen zusätzlichen ersten Unterschied, der in Abbildung 8.16 gezeigt ist. Tsdisplay 40 diff 40 diff 40 euretail, 4 41 41 41 Unser Ziel ist es nun, ein passendes ARIMA-Modell zu finden, das auf dem ACF und PACF basiert, wie in Abbildung 8.16 gezeigt. Der signifikante Spike bei Lag 1 im ACF deutet auf eine nicht saisonale MA (1) - Komponente hin, und die signifikante Spike bei Lag 4 im ACF deutet auf eine saisonale MA (1) - Komponente hin. Wir beginnen mit einem ARIMA (0,1,1) (0,1,1) 4 Modell, das einen ersten und einen saisonalen Unterschied sowie nicht saisonale und saisonale MA (1) Komponenten anzeigt. Die Residuen für das eingebaute Modell sind in Abbildung 8.17 dargestellt. (Nach analoger Logik könnten wir auch mit einem ARIMA (1,1,0) (1,1,0) 4 Modell begonnen haben.) Fit lt - Arima 40 euretail, Bestellung c 40 0. 1. 1 41. saisonale c 40 0. 1. 1 41 41 tsdisplay 40 residuals 40 fit 41 41 Sowohl ACF als auch PACF zeigen signifikante Spikes bei Lag 2 und fast signifikante Spikes bei Lag 3, was darauf hinweist, dass einige zusätzliche nicht saisonale Bedingungen in das Modell aufgenommen werden müssen. Der AICc des Modells ARIMA (0,1,2) (0,1,1) 4 ist 74,36, während für das Modell ARIMA (0,1,3) (0,1,1) 4 68,53. Wir haben andere Modelle mit AR-Begriffe versucht, aber keine, die einen kleineren AICc Wert gab. Folglich wählen wir das Modell ARIMA (0,1,3) (0,1,1) 4. Die Residuen sind in Abbildung 8.18 aufgetragen. Alle Spikes liegen nun innerhalb der Signifikanzgrenzen, und so erscheinen die Residuen als weißes Rauschen. Ein Ljung-Box-Test zeigt auch, dass die Residuen keine verbleibenden Autokorrelationen aufweisen. Fit3 lt - Arima 40 euretail, bestellen c 40 0. 1. 3 41. saisonale c 40 0. 1. 1 41 41 res lt - verbleibende 40 fit3 41 tsdisplay 40 res 41 box. Test 40 res, lag 16. fitdf 4. type quotLjungquot 41 So haben wir nun ein saisonales ARIMA-Modell, das die erforderlichen Prüfungen bestanden hat und für die Prognose bereit ist. Prognosen des Modells für die nächsten drei Jahre sind in Abbildung 8.19 dargestellt. Beachten Sie, wie die Prognosen dem letzten Trend in den Daten folgen (dies geschieht wegen der doppelten Differenzierung). Die großen und schnell zunehmenden Vorhersageintervalle zeigen, dass der Einzelhandelsindex jederzeit ansteigen oder sinken kann, während der Punkt prognostiziert Trend nach unten, die Vorhersageintervalle für die Daten zu Trend nach oben im Prognosezeitraum zu ermöglichen. Abbildung 8.19: Prognosen der europäischen Einzelhandelsindexdaten nach dem Modell ARIMA (0,1,3) (0,1,1) 4. 80 und 95 Vorhersageintervalle gezeigt. Plot 40 Prognose 40 fit3, h 12 41 41 Wir konnten auto. arima () benutzen, um die meiste Arbeit für uns zu tun. Es hätte das folgende Ergebnis gegeben. Gt auto. Arima 40 euretail 41 ARIMA 40 1. 1. 1 41 40 0. 1. 1 41 91 4 93 Koeffizienten. Ar1 ma1 sma1 0.8828 - 0.5208 - 0.9704 s. D. h. 0,1424 0,1755 0,6792 Sigma 2, geschätzt als 0,1411. Log likelihood - 30.19 AIC 68.37 AICc 69.11 BIC 76.68 Beachten Sie, dass es ein anderes Modell (mit einem größeren AICc-Wert) ausgewählt hat. Auto. arima () nimmt einige Abkürzungen, um die Berechnung zu beschleunigen und wird nicht immer das beste Modell geben. Sie können die Abkürzungen ausschalten und dann wird es manchmal wieder ein anderes Modell. Gt auto. Arima 40 euretail, schrittweise FALSE, Annäherung FALSE 41 ARIMA 40 0. 1. 3 41 40 0. 1. 1 41 91 4 93 Koeffizienten. Ma1 ma2 ma3 sma1 0,2625 0,3697 0,4194 - 0,6615 s. D. h. 0,1239 0,1260 0,1296 0,155 Sigma 2, geschätzt als 0,1451. Log likelihood - 28.7 AIC 67.4 AICc 68.53 BIC 77.78 Dieses Mal hat es das gleiche Modell zurückgegeben, das wir identifiziert hatten. Beispiel 8.4 Cortecosteroid-Arzneimittelvertrieb in Australien Unser zweites Beispiel ist schwieriger. Wir werden versuchen, prognostiziert monatlich Cortecosteroid Droge Umsatz in Australien. Diese sind als H02-Medikamente nach dem Anatomical Therapeutical Chemical Klassifikation Schema bekannt. Abbildung 8.20: Medikamentenabsatz von Cortecosteroid in Australien (in Millionen von Skripten pro Monat). Gespeicherte Daten im unteren Bereich. Lh02 lt - log 40 h02 41 par 40 mfrow c 40 2. 1 41 41 plot 40 h02, ylab quotH02 Verkauf (Millionen Scripte) Xlab quotYearquot 41 grundstück 40 lh02, ylab quotLog H02 salesquot. Xlab quotYearquot 41 Daten von Juli 1991 bis Juni 2008 sind in Abbildung 8.20 aufgetragen. Es gibt einen kleinen Anstieg in der Varianz mit dem Niveau, und so nehmen wir Logarithmen, um die Varianz zu stabilisieren. Die Daten sind stark saisonabhängig und offensichtlich nicht stationär, so dass saisonale Unterschiede verwendet werden. Die saisonal differenzierten Daten sind in Abbildung 8.21 dargestellt. Es ist an dieser Stelle nicht klar, ob wir einen anderen Unterschied machen sollen oder nicht. Wir entscheiden nicht, aber die Wahl ist nicht offensichtlich. Die letzten Beobachtungen scheinen von den früheren Daten verschieden (variabler) zu sein. Dies kann auf die Tatsache zurückzuführen sein, dass Daten manchmal revidiert werden, da frühere Verkäufe spät gemeldet werden. Abbildung 8.21: Saisonabhängig differenzierte Cortecosteroid-Arzneimittelverkäufe in Australien (in Millionen Skripten pro Monat). Tsdisplay 40 diff 40 lh02, 12 41. HauptquartierSeasonally differenzierte H02 scriptsquot. Xlab quotYearquot 41 In den Plots der saisonal differenzierten Daten gibt es Spikes in der PACF bei 12 und 24, aber nichts bei Saisonverzögerungen in der ACF. Dies kann auf einen saisonalen AR (2) Ausdruck hindeuten. In den nicht-saisonalen Verzögerungen gibt es drei signifikante Spikes in der PACF, die auf einen möglichen AR (3) Term schließen lassen. Das Muster in der ACF ist kein Hinweis auf ein einfaches Modell. Folglich deutet diese erste Analyse darauf hin, dass ein mögliches Modell für diese Daten ein ARIMA (3,0,0) (2,1,0) 12 ist. Wir passen dieses Modell, zusammen mit einigen Variationen auf, und berechnen ihre AICc Werte, die in der folgenden Tabelle gezeigt werden. Gt fit lt - Arima 40 h02, Bestellung c 40 3 0. 1 41. Jahreszeit c 40 0. 1. 2 41. lambda 0 41 ARIMA 40 3 0. 1 41 40 0. 1 2 41 91 12 93 Kasten Cox-Umwandlung. Lambda 0 Koeffizienten. Ar1 ar2 ar3 ma1 sma1 sma2 - 0.1603 0.5481 0.5678 0.3827 - 0.5222 - 0.1768 s. D. h. 0,1636 0,0878 0,0942 0,1895 0,0861 0,0872 Sigma 2, geschätzt als 0,004145. Log Wahrscheinlichkeit 250,04 AIC - 486,08 AICc - 485,48 BIC - 463,28 Die Residuen aus diesem Modell sind in Abbildung 8.22 dargestellt. Es gibt erhebliche Spikes sowohl in der ACF und PACF, und das Modell fehlschlägt ein Ljung-Box-Test. Das Modell kann weiterhin für die Prognose verwendet werden, aber die Vorhersageintervalle sind möglicherweise nicht korrekt aufgrund der korrelierten Residuen. Tsdisplay 40 residuals 40 passen 41 41 Kasten. Test 40 Residuen 40 passen 41. Lag 36. fitdf 6. type quotLjungquot 41 Als nächstes versuchen wir mit dem automatischen ARIMA-Algorithmus. Das Ausführen von auto. arima () mit Argumenten, die auf ihren Standardwerten zurückbleiben, führte zu einem ARIMA (2,1,3) (0,1,1) 12-Modell. Allerdings scheitert das Modell immer noch ein Ljung-Box-Test. Manchmal ist es nicht möglich, ein Modell zu finden, das alle Tests bestanden hat. Schließlich haben wir versucht, auto. arima () mit den angegebenen d0 und D1-Diensten auszuführen und größere Modelle als üblich zuzulassen. Dies führte zu einem ARIMA (4,0,3) (0,1,1) 12 Modell, das alle Tests bestanden hat. Fit lt-auto. Arima 40 h02, lambda 0. d 0. D 1. max. Reihenfolge 9, schrittweise FALSE, Approximation FALSE 41 tsdisplay 40 residuals 40 fit 41 41 Box. Test 40 Residuen 40 Fit 41. Lag 36. fitdf 8. type quotLjungquot 41 Test-Set-Auswertung: Wir werden einige der bisher eingesetzten Modelle mit einem Test-Set aus den letzten zwei Jahren vergleichen. So passen wir die Modelle mit Daten von Juli 1991 bis Juni 2006 an und prognostizieren die Skriptverkäufe für Juli 2006 Juni 2008. Die Ergebnisse sind in der folgenden Tabelle zusammengefasst. Getrmse lt - Funktion 40 x, ​​h. 41 123 zug. Ende lt - Zeit 40 x 41 91 Länge 40 x 41 - h 93 Test. Start lt - Zeit 40 x 41 91 Länge 40 x 41 - h 1 93 Zug lt - Fenster 40 x, ​​Endzug. Ende 41 Test lt - Fenster 40 x, ​​Test starten. Start 41 fit lt - Arima 40 Zug. 41 fc lt - prognose 40 fit, hh 41 return 40 genauigkeit 40 fc, test 41 91 2. quotRMSEquot 93 41 125 getrmse 40 h02, h 24. bestellung c 40 3. 0. 0 41, saisonale c 40 2. 1. 0 41, lambda 0 41 getrmse 40 h02, h 24. Ordnung c 40 3. 0. 1 41, saisonale c 40 2. 1. 0 41, lambda 0 41 getrmse 40 h02, h 24. Ordnung c 40 3. 0. 2 41, saisonale c 40 2. 1. 0 41, lambda 0 41 getrmse 40 h02, h 24. Ordnung c 40 3. 0. 1 41, saisonale c 40 1. 1. 0 41, lambda 0 41 getrmse 40 h02, h 24. Ordnung c 40 3. 0. 1 41, saisonale c 40 0. 1. 1 41, lambda 0 41 getrmse 40 h02, h 24. Ordnung c 40 3. 0. 1 41, saisonale c 40 0. 1. 2 41, lambda 0 41 getrmse 40 h02, h 24. Ordnung c 40 3. 0. 1 41, saisonale c 40 1. 1. 1 41, lambda 0 41 getrmse 40 h02, h 24. Ordnung c 40 4. 0. 3 41, saisonal c 40 0. 1. 1 41, lambda 0 41 getrmse 40 h02, h 24. Ordnung c 40 3. 0. 3 41, saisonale c 40 0. 1. 1 41, lambda 0 41 getrmse 40 h02, h 24. Ordnung c 40 4. 0. 2 41, saisonale c 40 0. 1. 1 41, lambda 0 41 getrmse 40 h02, h 24. Bestellung c 40 3. 0. 2 41, saisonale c 40 0. 1. 1 41, lambda 0 41 getrmse 40 h02, h 24. Ordnung c 40 2. 1. 3 41, saisonale c 40 0. 1. 1 41, lambda 0 41 getrmse 40 h02, h 24. Bestellung c 40 2. 1. 4 41, saisonal c 40 0. 1. 1 41, lambda 0 41 getrmse 40 h02, h 24. Ordnung c 40 2. 1. 5 41, saisonale c 40 0. 1. 1 41, lambda 0 41 Die Modelle, die die Niedrigste AICc-Werte tendieren dazu, etwas bessere Ergebnisse als die anderen Modelle zu liefern, aber es gibt keinen großen Unterschied. Auch das einzige Modell, das die Resttests bestanden, gab nicht die besten Out-of-sample RMSE-Werte. Wenn Modelle mit AICc-Werten verglichen werden, ist es wichtig, dass alle Modelle die gleiche Reihenfolge der Differenzierung haben. Beim Vergleich von Modellen mit einem Testset spielt es keine Rolle, wie die Prognosen erstellt wurden - die Vergleiche sind immer gültig. Folglich können wir in der obigen Tabelle einige Modelle mit nur saisonalen Unterschieden und einigen Modellen mit sowohl ersten als auch saisonalen Unterschieden aufnehmen. Aber in der früheren Tabelle mit AICc-Werte, verglichen wir Modelle mit nur saisonale differencing. Keines der hier betrachteten Modelle bestanden alle Restprüfungen. In der Praxis würden wir normalerweise das beste Modell verwenden, das wir finden konnten, auch wenn es nicht alle Tests bestanden hat. Prognosen aus dem Modell ARIMA (3,0,1) (0,1,2) 12 (mit dem niedrigsten RMSE-Wert auf dem Testset und dem besten AICc-Wert bei Modellen mit nur saisonaler Differenzierung und weniger als sechs Parametern) sind Wie in der folgenden Abbildung dargestellt.

Forex Freie Margin Formel Prozentsatz

FOREX-Margin-Anforderungen ACHTUNG: Die mathematischen Beispiele auf dieser Seite beschreiben, wie Margin mit 50: 1-Hebelwirkung arbeitet (d. h., 2 Marge erforderlich). Aufgrund von Aktionen der Schweizerischen Nationalbank im Januar 2015 wurde die Marge auf Paare mit dem CHF in ihnen auf 20: 1 erhöht (eine Marge von 5 Margen) und die Marge auf Paare mit der AUD oder JPY in ihnen wurden auf 33 erhöht: 1 (eine 3-Margin-Anforderung). Dies kann sich jederzeit ändern. Sie können die Berechnungen unten auf diese Anforderungen anpassen, wenn Sie die Marge auf diesen Paaren berechnen. Der Handel mit Fremdwährungen ist eine herausfordernde und potenziell profitable Gelegenheit für ausgebildete und erfahrene Investoren. Bevor Sie sich für die Teilnahme am Forex-Markt entscheiden, sollten Sie sorgfältig Ihre Anlageziele, Erfahrung und Risikobereitschaft berücksichtigen. Am wichtigsten ist, nicht investieren Geld, das Sie sich nicht leisten können, zu verlieren. Es gibt auch Risiken, die mit der Verwendung einer internetbasierten Dealausführungs-Softwareanwendung verbunden sind, einschließlich, aber nicht beschränkt auf den Ausfall von Hardware - und Software - und Kommunikationsschwierigkeiten. Der Forex-Markt ist der größte und liquide Finanzmarkt der Welt. Da die makroökonomischen Kräfte einer der Haupttreiber für den Wert der Währungen in der Weltwirtschaft sind, haben die Währungen die tendenziell identifizierbarsten Trendmuster. Daher ist der Forex-Markt ein sehr attraktiver Markt für aktive Händler und vermutlich, wo sie am erfolgreichsten sein sollten. Allerdings ist der Erfolg aus folgenden Gründen begrenzt: Viele Händler kommen mit falschen Erwartungen des Gewinnpotentials und mangelnder Disziplin für den Handel. Kurzfristige Trading ist nicht ein Amateur-Spiel und ist nicht die Art, wie die meisten Menschen schnell Reichtum zu erreichen. Forex-Handel kann exotisch oder weniger vertraut erscheinen als traditionelle Märkte (d. h. Aktien, Futures, etc.), aber die Regeln der Finanzen und einfache Logik noch gelten. Man kann nicht hoffen, außerordentliche Risiken zu erzielen, und das bedeutet potenziell große Verluste. Handelswährungen sind nicht einfach, und viele Händler mit jahrelanger Erfahrung haben immer noch periodische Verluste. Man muss erkennen, dass Handel braucht Zeit zu meistern und es gibt absolut keine Abkürzungen zu diesem Prozess. Der verlockendste Aspekt des Handels von Forex ist der hohe Grad der Hebelwirkung zur Verfügung. MB Trading FX, Inc. bietet Händlern 50 bis 1 Marge Hebelwirkung für alle Währungspaare. Hebelwirkung scheint sehr attraktiv für diejenigen, die erwarten, um kleine Mengen an Geld in großen Mengen in einem kurzen Zeitraum. Hebelwirkung ist jedoch ein zweischneidiges Schwert. Nur weil ein Los (10.000 Einheiten) der Währung nur eine Mindest-Margin-Einzahlung für US-Dollar-basierte Währungen (USDJPY, zum Beispiel) erfordert, bedeutet dies nicht, dass ein Händler mit 2.000 in seinem Konto 10 Lose handeln sollte. Unsere Technologie ermöglicht es einem Trader, Größen zu handeln, die er in diesem Moment leisten kann, aber mit zu viel Hebel in einem Konto kann nachteilig für den Erfolg. Margin Policy MB Trading FX, Inc. (MBTFX) Margin Politik diktieren, dass jederzeit ein Händler eine offene Position hat heshe muss die Mindest-Margin-Anforderung für das Währungspaar halten, um Liquidation zu vermeiden. MBTFX wird alles tun, um Sie in Bezug auf Risikopositionen zu kontaktieren. In einigen Fällen jedoch, wenn Ihr Konto zu schnell abnimmt, wird der Order-Desk teilweise oder ganz offene Positionen in Gefahr zu bringen, um Ihre Marge Eigenkapital zu bringen. Um die Berechnung des Eigenkapitalanteils zu ermitteln, müssen wir zunächst die Anforderungen für US-Dollar gegenüber nicht auf US-Dollar basierende und exotische Währungspaare verstehen. Die Margin-Anforderung für jedes dieser Währungspaare ist wie folgt: USD-Basiertes Paar Die Formel für ein USD-Basiertes Paar wie USDJPY (USD USD ist die erste Währung auf dem Paar, daher BASE-Paar) ist einfach: Zehn Lose USDJPY (100K Einheiten von USD) erfordert 2 Marge so: Formel 100.000 X 2 2.000 in Margin Erforderlich Hier ist, wie das aussehen würde in MetaTrader 4s Handel Registerkarte: Und hier ist, wie das in unserem Desktop oder Desktop Pro Software für Ihr Konto Balance aussehen würde: Nicht USD-basiertes Paar Bei einem nicht USD-basierten Paar wie dem EURUSD wird die Formel etwas komplizierter. Jetzt werden Sie in Euro handeln, so zehn Lose werden 100k Einheiten von Euro. Daher ändert sich die Formel zu: FORMULA 100.000 X (aktueller Preis von EURO) X (2) BEISPIEL: EURUSD, die derzeit bei 1.4294 FORMULA 100.000 X (1.4294) X (2) 2.858,80 Marge gehandelt wird. Die gleiche Formel wird für alle anderen Paare verwendet, die nicht auf EUR basieren, wie die GBPUSD, AUDUSD etc. multiplizieren nur den aktuellen Marktpreis für diese Währung gegenüber dem USD durch die Menge der Einheiten, die Sie handeln. Hier ist, wie das in unserem Desktop-oder Desktop-Pro-Software für Ihr Konto-Balance aussehen würde: Und hier ist, wie es in MetaTrader 4s Handel tab aussehen würde: Kreuz-Währungspaare Ein Kreuz Paar ist ein Währungspaar, das nicht mit dem USD wie Die GBPJPY. Hier wird die Margin-Anforderung durch die Basiswährung des US-Dollar bestimmt. In diesem Fall wäre die Formel die gleiche wie die Nicht-USD-basierte Paar, da Sie im Handel in GBP alles, was Sie tun müssen, ist die Menge der Einheiten auf GBP wie folgt umrechnen: 100.000 X (aktuellen Preis von GBPUSD) x 2 BEISPIEL: GBPJPY, das derzeit bei 129.332 gehandelt wird. Beachten Sie, dass in diesem Fall zählt, ist der aktuelle Preis der GBPUSD, nicht das Paar, das Sie handeln. FORMEL 100 000 X (1,5985) X (2) 3,197,48 Marge erforderlich. Hier ist, wie es aussehen würde in MetaTrader 4s Handel Registerkarte: Und hier ist, wie das würde in unserem Desktop oder Desktop Pro Software für Ihr Kontostand aussehen: Festlegung der Margin Equity Prozentsatz Sobald Sie in der Lage, die Margin Debit-Anforderung für das Öffnen einer Position zu bestimmen Eine Fremdwährung, müssen Sie dann verstehen, wie Sie Ihre Marge Eigenkapital Prozentsatz zu bestimmen. Wenn Sie eine Position basierend auf der Leistung dieser Position öffnen, wird Ihr Kontowert schwanken. Solange Sie jedoch keine neue Position hinzufügen oder öffnen, bleibt Ihre Margin-Sollanforderung dieselbe. Wenn Sie also keine offenen Positionen innerhalb des Kontos haben: FORMULA Konto Wert Margin Debit Margin Equity Prozentsatz BEISPIEL: Konto Wert 10.000 und geben Sie einen Handel in der GBPUSD mit dem Oben Beispiel bei 1.5985. FORMULA 10.000 3,197.48 312.74 Wie kann ich feststellen, ob ich einen Margin-Aufruf erhalten werde? Das obige Beispiel vermittelt, dass unser Konto bei weitem nicht in einer Margin-Call-Situation ist, da ein Margin Call auftritt, wenn Ihr Konto unter 100 Margin Equity Prozentsatz sinkt. Um den Kontobetrag zu ermitteln, der eine Margin-Call-Liquidation generieren würde, schauen Sie sich folgendes Beispiel an: FORMULA Konto-Wert WENIGER ALS (Margin Call Formula Free Margin und Margin-Berechnungsformel Berechnen der verwendbaren Margin (oder freien Marge), die nach dem Platzieren verfügbar ist Ein Handel kann durch die Verwendung einiger einfachen Arithmetik. Der erste, in einem brandneuen Konto ist die freie Marge gleich dem gesamten Kontostand. Wenn ein neues Konto Kontostand 1000 ist, ist die Einzahlung Währung USD und der Broker hat eine Mindestanforderung von 1 Margin, und der Trader möchte eine 0,3-Lot-Transaktion ausführen (vorausgesetzt, USD ist die Basiswährung, wenn nicht die Berechnungen etwas komplizierter sind), dann kann die benutzte Marge nach dem Platzieren des Handels durch Multiplikation des Handels berechnet werden Größe durch die Margin-Anforderung (0,3 Lose oder 30.000 x 1 300.) Allerdings hat unser Geschäft tatsächlich Kosten von mehr als 300 - wegen der Ausbreitung. Sagen wir, dass wir ein Paar, wo die Ausbreitung ist nur ein Pip handeln. Dann unsere 30K Vertrag Kosten würde uns eine zusätzliche 30.000 0.0001 3. Für ein teureres Paar, mit zB Eine 3-Pip-Spread der 0,3 Lot Vertrag würde kosten 9. Wir müssen diesen Betrag bei der Berechnung der Netto-Marge zu berücksichtigen, so nehmen wir die ursprüngliche 700 Brutto-nutzbare Marge und subtrahieren die Spread, die uns mit 691 netto nutzbare Marge verlässt: 700 - 9 691 (oder 697 für das 1-Pip-Beispiel). Hierbei handelt es sich um die Berechnungsformel für die Berechnungsformel Für die folgenden Beispiele gehen wir davon aus, dass: Ihre Kontowechselwährung USD ist. Die Standard-Losgröße beträgt 100.000 Währungseinheiten. Leverage ist 200 (d. H. 200: 1) 1. Wenn ein USDxxx-Paar gehandelt wird: Margin StandardLot LotSize Leverage Beispiel (Handel 0,1 Lose USDJPY): Margin 100,000 0,1 200 50 USD als Marge beansprucht. 2. Wenn ein xxxUSD-Paar gehandelt wird: Margin StandardLot quote LotSize Leverage Beispiel (Handel 0,5 Lose GBPUSD 1,3982): Margin 100,000 1,3982 0,5 200 349,55 USD. 3. Wenn ein Kreuzpaar gehandelt wird (wie GBPJPY): Dies ist im Grunde das gleiche wie das obige Beispiel xxxUSD. Noch einmal kaufen wir die Währung xxx, außer dieses Mal werden wir dafür in einer anderen Währung bezahlen, nicht USD. Aber die Menge, die wir als Margin beiseite legen müssen, ist die gleiche wie wenn wir das xxxUSD-Paar gekauft haben. Die einzige Komplikation, die wir haben könnte, ist, wenn das xxxUSD-Angebot nicht xxxUSD, sondern tatsächlich USDxxx ist. Dies wäre bei einem Paar wie CHFJPY der Fall, da das USD-Paar als USDCHF und nicht als CHFUSD ausgedrückt wird. In diesem Fall müssen wir (1 USDxxx Zitat) unten verwenden, anstatt (xxxUSD Zitat). Margin StandardLot (xxxUSD quote) LotSize Leverage Beispiel (Handel 0,2 Lose GBPJPY mit GBPUSD 1,3982): Margin 100,000 1,3982 0,2 ​​200 139,82 USD. Lets sehen, ob Sie Ihre benutzte Marge für den folgenden Trade-Setup berechnen können: Ihre Konto-Einzahlungswährung ist USD. Die Standard-Losgröße beträgt 10.000 Währungseinheiten (Minikonto). Die Hebelwirkung beträgt 100 (d. h. 100: 1). Was wird Ihre verwendete Marge sein, wenn Sie eine 0,3 Lot-Handel von EURUSD öffnen 1.2824 Was ist mit 0,3 Lose von EURCHF 1.4755 Sie können die Antworten am unteren Rand des Artikels sehen. Wie viele Pips kann sich der Markt gegen mich bewegen, bevor ein Margin Call stattfindet Um herauszufinden, wie viele Pips der Markt gegen Ihre Position bewegen kann, um die nutzbare Marge auf Null zu bringen, nehmen Sie die nutzbare Marge und teilen sie durch die Kosten Pro Pip: 691 3 230 Pips (oder 697 3 232 Pips für die 1 Pip-Spread Beispiel - wie Sie die Spread sehen ist kein wesentlicher Faktor bei der Berechnung der verfügbaren Marge sehen). Das obige geht davon aus, dass Sie nur eine Position zu einem bestimmten Zeitpunkt in Ihrem Konto geöffnet haben. Wenn Sie zwei oder mehr Positionen offen haben, dann tragen die Kursbewegungen in jeder Position zur Erhöhung oder Verringerung Ihrer gebrauchten und freien Margin bei, und es wird wirklich schwer, die FreeUsed Margin genau zu berechnen. Diese Margin-Berechnungsformel geht auch davon aus, dass der Betrag der Marge, die erforderlich ist, um eine Position zu öffnen, dieselbe ist wie die Marge, die erforderlich ist, um die Position zu halten (halten Sie offen). Dies ist oft nicht der Fall, da verschiedene Broker unterschiedliche Anforderungen an diesen Betrag haben, typischerweise ist die Margin, die erforderlich ist, um eine Position zu halten, niedriger als die Menge, die zum Öffnen einer Position erforderlich ist (z. B. um 50, was bedeutet, dass im obigen Beispiel Sie haben würden (1000-691) 50 154 aufrechtzuerhalten, das heißt, die Position könnte (1.000-154) 3 282 Pips gegen Sie vor dem Margin-Aufruf bewegen (siehe oben) Margin-Berechnungen. Die Tatsache, dass der Markt bewegen kann 230 oder 282 Pips gegen Sie, bevor Sie margined sind, bedeutet nicht, dass dies der Weg zum Handel Das Öffnen einer 0,3-Los-Position auf einem 1000-Konto könnte riskant sein, denn wenn Sie riskieren wollen Nicht mehr als 5 deines Kontos auf einem bestimmten Handel (das ist in diesem Fall 50), können Sie nur widerstehen ein 16-17 Pull bewegen gegen Sie, bevor Sie Schwelle erreicht ist: 3 16 48 oder 3 17 51 Dies könnte ein wenig sein Zu dünn (obwohl einige kurzfristige Händler aka Scalpers) Handel mit Stop-Verluste dieses kleine. Ein geeigneterer Stopverlust von z. B. 30 Pips würden Sie benötigen, um Ihre Anzahl der Lose auf 0,17 zu senken, was die Kosten für einen Pip auf 1,70 senken würde. Dann: 1.70 30 51, die etwa 5 Ihres Kontos Eigenkapital ist. Zusammenfassend: Wenn Sie mehr Lose handeln wollen, dann werden Sie nicht in der Lage, größere Marktschwankungen zu widerstehen und umgekehrt - wenn Sie mit größeren Stop Loss Handel dann müssen Sie die Anzahl der Lose, die Sie tauschen. Antworten: Für die EURUSD-Frage beträgt die Marge 384,72 USD. Für den EURCHF - gleich.

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Wlasnie von 2 dni gram sobie na demo w XTB ich wydaje sie zu calkiem fajne. Jutro poprobuje malymi stawkami zobaczymy jak wyjdzie. Kilka razy zdarzylo mi sie sie wygralem o 1 pipsa. Ciekawi mnie zu czy na realu nie beda sie dzialy rozne cuda ich zamiast pips na bedzie na - daromanchester polecal jeszcze opcje w IG MÄRKTE maja naprawde tego miliardy ich przyznam sie ze po jednym dniu jeszcze nie ogarniam tej ich platformy grac mozna naprawde na wszystkim i na Wszelkie sposoby. Z tego co widzialem w postenach chyba anwet sa zaklady kto bedzie prezydentem USA. Po wochenendzie postaram sie zu ogarnac jakos bardziej bo narazie jestem tam kompletnie zielony XTB ma zu naprawde uproszczone tun Minimum. Poprostu jeden przycisk czerwony lub zielony ich zu jeszcze z ladnymi obrazkami. Niestety Scherz zu XTB i stawki sa slabe. I ciekawi mnie czy echte betzie taki sam jak demo. Marekdt pisze: Opcje s na dowolne Instrumentierung. Von jakiej kwoty minimalnej von jakiej tun jakiej maksymalnej s moliwe von naszym polskim podwrku. Kto Graco do pierwszego pytania zu odpowiedz w screenie ponizej co do drugiego pytania zu minimalny zaklad zu 10USD (mowie o UPDOWN). Czyli na dzis jest zu 36zl. Jezeli nie trafisz znika twoje 36zl. Jezeli trafisz dostajesz 62zl (czyli wygrywasz 62-3626zl) in przemawia calkiem quotladnaquot platforma. O minusach sie pewnie przekonam jak wejde na echte czy i co maja inni polscy brokerzy zu sie nie wypowiem bo poprostu nie wiem. Zaloguj si (lub zarejestruj), aby zobaczy ziki zaczone do tego postu. 06 2012, 16:56 Uhr Z tego co si orientowaem zur IG-Gruppe (IG-Index, IG-Markt, Nadex) maj najlepsz ofert. Przypadkiem jestem z nimi von zawsze. Ale ostatnimi czasy zainteresowaem si tematem ich powiem e wyglda ciekawie. Nawet bardzo ciekawie. Bardzo duo scamu jest w necie. Rzekbym e 90. Binäres Wetten nie jest regulowany przez FSA Tylko przez gamblingcommission. gov. uk FSA wyrazio si jasno w tej sprawie e s zu zakady. Ich bin niemals in der Lage, mich zu töten. Ciekawy jestem jak zu jest regulowane w PL. Bo wtedy powinien von pobierany podatek jak von zakadw czyli chyba 10 jeli von dobrze pamitam. Najciekawsz Übersetzung jak dotychczas metod dla mnie Übersetzung jest gra na zmienno. Testuje ju drugi tydzie ich jestem Meile zaskoczony. Kupujemy opcje na EURUSD przed danymi z usa 40-60 punktw ponad aktualn cen (Tägliche Ladder). Koszt rednio okoo 10-14 funtw w godzinach popoudniowych przy cenie 1funt za kontrakt. Sprzedajemy opcje 40-60 punktw pod aktualn cen. Reszta j. w. I teraz modlimy si eby von pierdykno Nie wane gdzie wane von e takakoo 40-60 punktw (pipsw) a najlepiej wicej. Jeli scenariusz si sprawdzi zu gdy cena dojdzie spielen naszego poziomu (gra lub d) wtedy jest warta okoo 50 punktw. Im dalej tym wicej ale maksymalnie 100. Immer wieder gerne. Der Schiedsrichterassistent zeigt eine Bestätigungs-Ecke an, um die Mannschaft abzustimmen. Der Schiedsrichter pfeift die erste Adresse. 50- (suma kosztw obu kontraktw) pomidzy 22 a 30 funtw. Jeli cena poleciaa duo dalej lub poczekalimy spielen godziny 21.00 Ich weiß nicht warto 100 zu wtedy zgarniamy odpowiednio duo wicej. W podobny sposb mona gra na konsolidacje czyli cena nie wyjdzie poza jakie poziomy Beliebtes Thema Beliebiges Thema Wichtiges Thema Wichtig: Ich przede wszystkim s tanie. Ju majc 4funty na koncie mona zagra na jeden Kontrakt und ich habe noch nie ein Spiel gespielt. Tun Sie tego nie ma minimalnych depozytw wic mona wpaci ile si chce. W IG-Index s troch lepsze warunki (wielkoci kontraktw) ale brak konta demo W IG Markt mona zaoy demo reszta tak samo. Nadex jest dla hameryki. Poniej cz rynku - w miar czasu bd stara si opisywa jak ktre dziaaj ich jak je zastosowa w praktyce. Nein, ich denke, najwaniejsze jak sprbowa na nich zarobi. Ps. (Täglich) FTSE (Täglich) FTSE (12:00) FTSE (15:00) FTSE (Weekly) Wall St (18:00) Wall St (täglich) (Wöchentlich) Deutschland 40 (Täglich) Spanien 35 (Täglich) Italien 40 (Täglich) Niederlande 25 (Täglich) SPX500 (täglich) Schweden 30 (Täglich) Australien 200 (1pm AEDST) Australien 200 (wöchentlich) H-Shares China (Täglich) Hongkong (Täglich) Japan 225 (Täglich) Japan 225 (Wöchentlich) Sing Blue Chip (Täglich) Japan (Täglich) Binäre Exotika HiLo FTSE Täglich Hoch FTSE Täglich Niedrig Mauer Täglich Niedrig FTSE Täglich Niedrig FTSE (Täglich) Mauer St (Täglich) Binär (5 Minuten Märkte) FTSE DEUTSCHLAND DEUTSCHLAND 30 (09: 00-12: 00) DEUTSCHLAND 30 (12: 00-16: 20) FTSE (12: 00-16: 20) ) WALL ST (14: 40-17: 00) WALL ST (17: 00-SCHLIESSEN) Aus Index (10: 00-13: 00) Aus Index (13: 00-16: 00) Binäre Stunden FTSE PREVSETTLE-09: 00 FTSE 09: 00-10: 00 FTSE 10: 00-11: 00 FTSE 11: 00-12: 00 FTSE 12: 00-13: 00 FTSE 13: 00-14: 00 FTSE 14: 00-15: 00 FTSE 15: 00-16: 00 WANDSTRASSE VORSCHRIFT-15: 30 WAND ST 15: 30-16: 30 WAND ST 16: 30-17: 30 WAND ST 17: 30-18: 30 WAND ST 18: 30-19: 30 WAND ST 19: 30-20: 30 Australien 200 10: 00-11: 00 AEDST Australien 200 11: 00-12: 00 AEDST Australien 200 12: 00-13: 00 AEDST Australien 200 13: 00-14: 00 AEDST Australien 200 14: 00-15: 00 AEDST Australien 200 15: 00-16: 00 AEDST Binary Commodities Gold (FEB) Tägliche Leitern Täglich UpDown Wöchentliche Leitern Silber (MAR) Tägliche Leitern Täglich UpDown Wöchentliche Leitern US Crude (FEB) Tägliche Leitern Täglich OneTouches Täglich AufAb Weekly Leitern Binary FX Täglich AufAb Leitern AufAb GBPUSD Ladder EURUSD Ladder USDJPY Ladder USDCHF Ladder AUDUSD Ladder USDCAD Ladder EURGBP Ladder GBPJPY Ladder EURJPY Ladder AUDJPY Ladder Täglich OneTouch AUDUSD EURUSD One touch GBPUSD Weekly Leitern AUDUSD Ladder EURJPY Ladder EURUSD Ladder GBPJPY Ladder GBPUSD Ladder USDCAD Ladder USDCHF Ladder USDJPY Ladder Monatliche Leitern EURUSD (31-Jan-12) GBPUSD (31-Jan-12) Monatlicher OneTouch EURUSD (31-Jan-12) GBPUSD (31-Jan-12) Binäre Anteile Binäre Specials Binäre Politik Dodano po 16 Godzinach 11 minutach: Dzisiejszy przykad Spiele na zmienno. Powiem szczerze und ostrzyem sobie zby von dzisiejsze dane ju od kilku dni. Ich zawiodem si troch. Po pierwsze ruch po danych von taki nijaki. Spodziewaem si bardziej zdecydowanego i duszego. Leeds wyniki miaem na poprzednich danych. Na razie szlifuj System pod ktem wej losowych. Czyli nie analizuj wykresw tylko wchodz bezporednio przed danymi. Po Drogen wycena opcji mnie dzisiaj zaskoczya, normalnie przepaciem ich zu sporo. Za t cen miewaem kana 40 Pips gra d a dzisiaj 80 Kein Ale i tak Postanowiem w celach edukacyjnych zagra dzisiaj. Nichts pamitam dokadnie jaka cena vona gdy otwieraem von po zu w sumie jest tu mao istotne. Ale byo zu pewnie gdzie okoo 1.2790 Noch keine Kommentare vorhanden. Kommentare Noch nicht bewertet 1.2870 za 16 punktw. Druga sprzedana czyli e bdzie poniej 1,2710 za 81,1 czyli tak naprawd 18,9 punkta (bo eski schodz tun zera) Zamknite przy 1,2708 gdzie ESKA durchein wyceniana na 51,6 DAJC 29,5 punkta zysku. Elka posza na 0 dajc 16 punktw straty. W sumie 13.5 punkta na plus. Nic szczeglnego bo gdybym hat eine neue Auszeichnung erhalten. I nie chodzi tu tylko von e cena dalej von posza ale kryterium tez jest czas. Gdybym zamyka t binark powiedzmy okoo 20.00 Przy tej selben cenie zgarnbym okoo 30 punktw wicej. Ale bya presja von pokaza dzisiaj zyskown transakcje wic nich chciaem quotspaliquot i chwali si jak wtop tumaczy e zitat von tu albo tamquot to byoby lepiej. Potencja mona samemu oceni ich uzna czy taki Stil nam pasuje. na Gdy mam ustawione wideki cenowe okoo 40 punktw ju mam zysk zu gdy i zamykam zyskown binark to nie zamykam tej stratnej bo i tak nie ma prawa przynie wikszej straty ni si na pocztku za ni zapacio. Eine zdarzyo si e zawrcia i przyniosa jeszcze zysk. Zaloguj si (lub zarejestruj), aby zobaczy ziki zaczone do tego postu. Ekspert zu taki czowiek, ktry popeni wszystkie hat eine neue Auszeichnung erhalten. Niels Bohr Kady gupi moe wiedzie. Sedno zu zrozumie - Albert EinsteinForeign Exchange, czyli popularny Forex. Zu najwikszy rynek finansowy, na ktrym przez 24 vor 1 Jahr, 4 Tage in einem neuen Fenster. Aby rozpocz przeprowadzanie transakcji, wystarczy zaoy konto on-line-Demo Za porednictwem brokera, co jest cakowicie darmowe. Inwestuj z kadego miejsca ich o kadej porze Dziki nam moliwe scherz inwestowanie ich handel walutami w sieci, co odbywa si przy pomocy specjalnej platformy transakcyjnej, mianowicie MetaTrader4. mona korzysta Z MT4 zarwno na komputerach, jak rwnie urzdzeniach mobilnych, co umoliwia sta obserwacj zmieniajcych si kursw i wykresw dziki temu mona inwestowa z kadego miejsca na wiecie i o kadej Porze. Inwestorzy mog korzysta z rnorodnych instrumentw, taki jak: Rynek Forex daje szereg moliwoci i sposobw inwestowania mona handlowa automatycznie lub spoecznociowo (Social Trading), jak rwnie korzystajc z wasnych automatw lub obserwujc transakcje najlepszych traderw. 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Jedoch, im Gegensatz zu dem Erlernen einer neuen Fertigkeit wie das Lernen, Gitarre zum Beispiel spielen, sind Sie nicht riskieren Ihre gesamten Ersparnisse bei der Entdeckung der Unterschied zwischen einem Dur-und Moll-Akkord. Lernen über die Devisenmärkte und grundlegende Trading-Prinzipien ausschließlich auf einer Probe-und Fehler-Basis ist nicht ein empfohlener Ansatz für die Gewinnung der notwendigen Fähigkeiten, um eine erfolgreiche Forex Trader werden. Die meisten Online-Forex-Broker bieten eine Praxis-Version ihrer Handelsplattform, die die gleiche Erfahrung wie eine Live-Trading-Anwendung bietet. In der Regel, sobald Sie ein Praxis-Konto erstellen, sind Sie frei zu handeln und zu behandeln, wie Sie riskieren nur das Spiel Geld verwendet, um Ihr Konto zu säen. Mit einem Forex-Demo-Konto. Können Sie sehen, wie der Markt auf wirtschaftliche Kräfte einschließlich Nachrichten Ereignisse reagiert, ohne tatsächlich Ihr Investitionskapital zu riskieren. Allerdings müssen Sie dieses Konto ernst zu behandeln, wenn Sie erwarten, aus den Erfahrungen zu lernen. Wenn Sie einfach einen Verlust abschütteln, ohne zu verstehen, warum der Verlust aufgetreten ist, dann verschwenden Sie Ihre Zeit und setzen Sie sich für Enttäuschung. Profitieren Sie von diesem einzigartigen Forex-Markt-Training-Tool, bevor Sie Ihr Geld auf ein echtes Devisenhandelskonto. Unvernünftige Erwartungen Zunächst einmal aufhören zu glauben, alle 8220get-reichen quick8221 Hype noch von einigen Forex-Händlern begangen. Ja, es gibt diejenigen, die reichen Handel Forex zu bekommen, aber einige Leute auch reichen Verkauf von Häusern. In beiden Fällen geschieht es nicht über Nacht und es könnte Jahre dauern, um die Erfahrung und die Einsicht zu gewinnen, um Devisenhandel zu einem vollzeitigen, erfolgreichen Beruf zu machen. Wie ein neuer Forex Trader, wenn Sie es schaffen, im Spiel zu bleiben, ohne Ihr ganzes Geld in den ersten paar Monaten zu verlieren, wie all-all-zu häufig 8211 dann können Sie lernen, was erforderlich ist, um rentabel zu sein. Mit anderen Worten, don8217t beenden Sie Ihren Job gerade noch. Abwesenheit eines soliden Trading-Plan Neben der unangemessenen Erwartungen in Bezug auf die Risiken im Zusammenhang mit dem Devisenhandel und die Höhe der Zeit benötigt, um erfolgreich zu sein, ist ein häufiger Fehler von neuen Händlern das Fehlen eines Forex Trading Plan. In Wirklichkeit gibt es zwei Aspekte für diesen Plan ein übergeordnetes Ziel für Ihre Handelsaktivitäten und einen Plan für jeden Handel, den Sie machen. Ihr Gesamtziel sollte die Währungen, die Sie beabsichtigen zu behandeln, die Höhe der Hebelwirkung, die Sie verwenden, und die Höhe der Zeit, die Sie beabsichtigen, Ihre Handelstätigkeiten zu widmen. Ihr Plan muss auch eine realistische Rendite, die Sie erwarten zu erreichen. Zusätzlich zu Ihrem allgemeinen Ziele Plan, müssen Sie auch einen Exit-Strategieplan für jeden Handel, den Sie machen, dass die oberen und unteren Grenzen des Handels umfasst. Mit anderen Worten, Sie müssen die Ebene, an der Sie Positionen schließen und nehmen Sie Ihre Gewinne (Take-Gewinn-Reihenfolge) oder im Falle eines verlieren Handel, das Niveau, auf dem Sie vorbereitet werden, bevor Sie aus dem Handel Damit Ihre Verluste zu begrenzen (Limit Order). Wir sprechen später mehr über Stop-Loss - und Take-profit-Anweisungen. Mangel an Disziplin Ein Plan ist nur von Wert, wenn Sie tatsächlich die Geduld und die Disziplin haben, ihm zu folgen. Während dies schwierig sein kann, ist es notwendig, wenn Sie erwarten, erfolgreich zu sein, und gerade deshalb ist die Entwicklung eines Plans vor dem Handel so grundlegend. Da die Preise schwanken, können Sie leicht in den Markt gefangen und es ist nur die menschliche Natur, die Sie anfangen zu zweit-Vermutung Ihre Handlungen. Wenn zum Beispiel der Zinssatz sich über Ihren ursprünglichen Gewinn-Punkt hinaus bewegt, können Sie versucht werden, für eine sogar höhere Rückkehr alternativ zu halten, wenn der Preis unter Ihr Grenzniveau sinkt, aber Sie glauben, dass es einen großen Rückstoß gerade um die Ecke gibt , Können Sie versucht werden, um den Auftrag auf die Hoffnungen einer Umkehr offen zu halten. Aber macht jedes Szenario wirklich Sinn, wenn Sie vor dem Eintritt in den Handel hatte einen guten Grund für die Ermittlung sowohl Ihre Gewinn-Gewinn-und Ihre Verlustgrenze Ebenen, wie wahrscheinlich ist es, dass die Bedingungen so viel geändert haben, dass jetzt sind Sie bereit, Ihre bisherigen Bewertungen werfen Aus dem Fenster in der Hitze der Schlacht Können Sie sicher sein, dass Sie nicht auf Emotionen statt Sound-Analyse Dies ist der Grund, warum ein Plan so wichtig ist 8211 ermöglicht es Ihnen, die Emotionen, die gebunden ist, sich in Zeiten der Volatilität zu vermeiden. Dies ist nicht zu sagen, dass ein Handelsplan kann nie überarbeitet werden 8211 in der Tat, sollten Ihre allgemeinen Ziele überprüft werden alle paar Monate oder sogar noch öfter, wenn erforderlich. Ebenso kann es manchmal notwendig sein, einen Plan Mitte Handel aufzugeben, wenn die Marktbedingungen rechtfertigen, aber dies sollte die Ausnahme und nicht die Norm sein. Und ja, manchmal kann der Markt so volatil, dass keine Menge der Planung wird positive Ergebnisse zu produzieren. In diesem Fall, vielleicht die beste Option ist einfach nicht zu handeln, bis Sie einen besseren Griff auf Dinge bekommen können. Nie erlauben Sie sich, in die 8220I zu fallen, müssen Sie etwas tun, um etwas zu tun. Stopp-Loss und Gewinn-Gewinn-Anweisung enthalten Wenn Sie eine Marktordnung platzieren und es offen lassen 8211, die ist, geben Sie einen Handel zum Marktpreis ohne Anweisungen, um den Auftrag zu schließen 8211 Sie sind in Kraft, spielen mit dem Gesamtwert Ihrer Konto. Aus diesem Grund sollten Sie Hinzufügen Stop-loss Anweisungen für alle offenen Positionen. Wenn Sie beispielsweise eine lange GBPUSD-Position halten, können Sie eine Stop-Loss-Anweisung enthalten, die Ihre Long-Position automatisch verkauft, wenn die Rate auf ein bestimmtes Niveau sinkt. Auf diese Weise können Sie den Betrag, den Sie auf einem bestimmten Handel 8211 verlieren können, auch wenn Sie nicht in der Lage, ständig zu überwachen Ihr Konto zu begrenzen. Gewinnorientierte Aufträge sind ähnlich, indem sie Ihnen erlauben, die Rate festzulegen, an der Sie offene Positionen geschlossen haben sollten, um Sperrungsgewinne zu schließen. Wieder müssen Sie nur die Rate, an der die Gewinne zu nehmen, zu identifizieren, und das Handelssystem schließt die Position ohne weitere Intervention von Ihrer Seite. Übermäßige Hebelwirkung Abhängig von Ihrem Erfahrungsniveau können Handelshebelmittel ein leistungsfähiges Werkzeug sein, um Ihnen zu helfen, Renditen zu maximieren, oder es kann die Ursache Ihres Untergangs sein. Es ist nicht etwas, um leicht genommen werden und wenn Sie nicht verstehen, wie es funktioniert, don8217t Handel, bis Sie verstehen. Holding zu viele Open Trades Fighter Piloten nennen es 8220helmet fire8221 und es geschieht, wenn zu viel geschieht um dich herum zu schnell für Sie zu reagieren. Im Cockpit eines Düsenjägers, kann es Sie getötet 8211 als Forex Trader, können Sie nicht am Ende tot, aber Sie werden wahrscheinlich am Ende brach. Holding Losing Positionen zu lang Eines der Dinge, die wirklich gewürzt Forex-Händler von denen, die gerade erst anfangen, ist ihre Fähigkeit, festzustellen, wann ein verlierender Handel wird nicht umkehren den Trend. Statt 8220hold und hope8221 nehmen disziplinierte Händler den Verlust und steigen viel schneller aus. Dies ist ein weiterer Grund, Schutz Stopps auf alle Ihre Trades setzen, wenn Sie effektive Stopps, wenn Sie einen neuen Trade einreichen, können Sie zumindest Ihre Verluste zu begrenzen, ohne zu viel Zeit verbringen 8220babysitting8221 der Reihenfolge. Wenn der Handel schlägt die Haltestelle, werden Sie verlieren die Menge begangen, aber Sie schützen auch den Großteil Ihres Kapitals, so dass Sie mit Mitteln, um in etwas anderes zu bewegen, dass hoffentlich wird mehr rentabel sein. Manchmal müssen Sie nur diese Dinge zu behandeln, wie Lektionen 8211 lernen und weitergehen. Ignorieren von Preisausbreitungsschwankungen und Auswirkungen auf die Profitabilität Die Wechselkursdifferenzen 8211 die Differenz zwischen dem Angebot und dem Preis 8211 sind von größter Bedeutung und beeinflussen direkt die Profitabilität jedes Handels. Sie müssen sich bewusst sein, dass Spread Differials können wild treiben während des Tages 8211 manchmal bis zu einem gewinnbringenden Handel zu einem verlierenden. Sie müssen auch verstehen, dass Forex Spreads wird sich während der Off-Market-Stunden, wenn Volumen und Liquidität sind geringer. Darüber hinaus verbreitet Spreads tendenziell vor wichtigen Nachrichten wie eine bevorstehende Zinsentscheidung oder die neuesten Beschäftigung Ergebnisse zu erweitern. Denken über die 8220Big Win8221 mehr als effektive Cash-Management (AKA Greed) Dies ist ein ziemlich geradlinig 8211 Gier oder mehr richtig, wie Gier kann dazu führen, dass Sie in lächerliche Trades geben. Dieses muss das gleiche Gen sein, das einige Leute dazu bringt, 8220doubling-down8221 zu halten, selbst wenn die Chancen so gegen sie sind, dass es überhaupt keinen Sinn macht. Wenn Sie spielen möchten, gehen Sie nach Vegas. 169 1996 - 2017 OANDA Corporation. Alle Rechte vorbehalten. OANDA, fxTrade und OANDAs fx sind Eigentum der OANDA Corporation. Alle anderen Marken, die auf dieser Website erscheinen, sind Eigentum der jeweiligen Inhaber. 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Sie können den Verwendungszweck "Used and Usable Margin" im Kontenfenster der Trading Station verfolgen. SMART MARGIN WATCHER: VERWALTEN SIE IHR HANDELSKONTO SMARTER FXCM ist bestrebt, die Rentabilität der Kunden zu steigern. Wir wissen, dass unsere Trader mehr als 50 Jahre alt sind, aber viele Trader verlieren mehr Geld, um Trades zu verlieren, als sie auf Gewinnen machen. FXCM glaubt, dass die Smart Margin Watcher-Funktion, eine der neuesten Trading-Station-Features, Ihnen helfen kann, vor Margin Calls zu bleiben und letztlich Sie in eine bessere Position zu handeln. Die Smart Margin Watcher wurde entwickelt, um Ihre Positionen zu überwachen und ALERT Sie, wenn der Markt gegen Ihre Trades geht und Ihr Konto Billigkeit unterhalb Ihrer Margin-Anforderungen sinkt. Im Wesentlichen kann die Smart Margin Watcher Ihnen einen Puffer zwischen Ihrem Margin Warnung und Liquidation, so dass Sie entweder mehr Gelder oder in der Nähe von Positionen, um möglicherweise einen Margin-Aufruf zu vermeiden. Was sind FXCM Margin-Anforderungen FXCM LLC bietet standardmäßig ein Maximum von etwa 50: 1 Leverage (oder 2 Margin) auf seinem Devisenhandel Konten. Die Margin-Anforderungen (pro 1K Los) bei FXCM werden einmal monatlich aktualisiert. Siehe FX MMR pro 1k Los. WENN IST MARGIN AKTUALISIERT Die Margin-Anforderungen werden jeden Monat am letzten Freitag aktualisiert, um Preisschwankungen Rechnung zu tragen. FXCM erwartet nicht mehr als ein Update pro Monat, aber extreme Marktbewegungen oder Ereignisrisiken können unplanmäßige intramonth Updates erforderlich machen. Uptodate Margin-Anforderungen werden im Fenster Vereinfachte Handelsgeschäfte der Handelsstation angezeigt. Wollen Sie mehr Informationen

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Willkommen im Institut für Digitale Forschung und Bildung Helfen Sie der Stat Consulting Group durch ein Geschenk Regression mit Stata Kapitel 3 - Regression mit kategorischen Prädiktoren Kapitelübersicht 3.0 Regression mit kategorialen Prädiktoren 3.1 Regression mit einer 01 Variablen 3.2 Regression mit 12 Variablen 3.3 Regression mit Eine 123-Variable 3.4 Regression mit mehreren kategorialen Prädiktoren 3.5 Kategorialer Prädiktor mit Interaktionen 3.6 Kontinuierliche und kategoriale Variablen 3.7 Interaktionen von Continuous bis 01 Kategoriale Variablen 3.8 Kontinuierliche und kategoriale Variablen, Interaktion mit 123 Variablen 3.9 Zusammenfassung 3.10 Selbsteinstufung 3.11 Für weitere Informationen Bitte beachten Sie: Dies Seite verwendet das Programm xi3 welches nicht mehr gepflegt wird und aus unserem Archiv stammt. Verweise auf xi3 bleiben auf dieser Seite, da sie spezifische Prinzipien der Codierung kategorischer Variablen veranschaulichen. In den beiden vorangegangenen Kapiteln haben wir uns auf Regressionsanalysen mit kontinuierlichen Variablen konzentriert. Allerdings ist es möglich, kategoriale Prädiktoren in eine Regressionsanalyse einzubeziehen, aber es erfordert einige zusätzliche Arbeit bei der Durchführung der Analyse und zusätzliche Arbeit bei der richtigen Interpretation der Ergebnisse. In diesem Kapitel wird gezeigt, wie Sie Stata zur Einbeziehung kategorialer Prädiktoren in Ihre Analyse verwenden und beschreiben können, wie die Ergebnisse dieser Analysen interpretiert werden können. Stata hat einige großartige Tools, die den Prozess der Einbeziehung kategorialer Variablen in Ihre Regressionsanalyse wirklich erleichtern, und wir werden die Verwendung dieser zeitsparenden Tools betonen. In diesem Kapitel werden die elemapi2-Daten verwendet, die Sie in den vorangegangenen Kapiteln gesehen haben. Wir konzentrieren uns auf vier Variablen api00. Etwas kol. Yrrnd und mealcat. Die Mahlzeiten nimmt und bricht es in 3 Kategorien. Werfen wir einen kurzen Blick auf diese Variablen. Die Variable api00 ist ein Maß für die Leistungsfähigkeit der Schulen. Unten sehen wir die Codebuch-Informationen für api00 Die Variable somecol ist eine kontinuierliche Variable, die den Prozentsatz der Eltern in der Schule misst, die das College besucht haben, und die Codebuch-Informationen sind unten gezeigt. Die Variable yrrnd ist eine kategoriale Variable, die codiert wird, wenn die Schule nicht das ganze Jahr ist und 1, wenn das ganze Jahr über, siehe unten. Die Variable Mahlzeiten ist der Prozentsatz der Studenten, die staatlich geförderte kostenlose Mahlzeiten erhalten und kann als Indikator für die Armut verwendet werden. Dies war in 3 Kategorien (um gleich große Gruppen) die Schaffung der variablen Mahlzeit gebrochen. Die Codebuch-Informationen für mealcat sind unten gezeigt. 3.1 Regression mit einer 01-Variablen Das einfachste Beispiel eines kategorischen Prädiktors in einer Regressionsanalyse ist eine 01-Variable, auch Dummy-Variable genannt. Die Variable yrrnd kann als Beispiel für eine Dummy-Variable verwendet werden. Wir können eine Dummy-Variable als Prädiktor in einer Regressionsanalyse einschließen, wie unten gezeigt. Dies mag zunächst seltsam erscheinen, aber das ist eine legitime Analyse. Aber was bedeutet dies Lets gehen zurück zu Grundlagen und schreiben Sie die Regressionsgleichung, dass dieses Modell impliziert. Wobei cons der Intercept (oder die Konstante) ist, und wir verwenden Byrrnd, um den Koeffizienten für die Variable yrrnd darzustellen. Wenn wir die Werte aus der Regressionsgleichung ausfüllen, erhalten wir Wenn eine Schule kein ganzjähriges Schuljahr ist (dh yrrnd 0 ist), würde die Regressionsgleichung vereinfachen, wenn eine Schule eine ganzjährige Schule ist, würde die Regressionsgleichung für We vereinfachen Kann die beobachteten Werte und die vorhergesagten Werte mit dem Scatter-Befehl wie unten gezeigt grafisch darstellen. Obwohl yrrnd nur 2 Werte hat, können wir noch eine Regressionslinie zeichnen, die die Beziehung zwischen yrrnd und api00 zeigt. Basierend auf den obigen Ergebnissen sehen wir, dass der vorhergesagte Wert für Nicht-Jahr-Schulen 684.539 und der prognostizierte Wert für das ganze Jahr über Schulen 524.032 ist und die Steigung der Linie negativ ist, was sinnvoll ist, da der Koeffizient für yrrnd war Negativ (-160.5064). Lets vergleichen Sie diese vorhergesagten Werte mit den durchschnittlichen api00 Scores für die ganzjährige und nicht-ganzjährige Schulen. Wie Sie sehen, sagt die Regressionsgleichung vor, dass der Wert von api00 der Mittelwert sein wird, je nachdem, ob eine Schule ein ganzes Jahr oder eine Schuljahrsausbildung ist. Wir können diese vorhergesagten Werte wieder auf die Regressionsgleichung zurückführen. Für die nicht-ganzjährigen Schulen ist ihr Mittel das gleiche wie das Intercept (684.539). Der Koeffizient für yrrnd ist der Betrag, den wir addieren müssen, um den Mittelwert für die ganzjährigen Schulen zu erhalten, d. h. wir müssen -160.5064 addieren, um 524.0326 zu erhalten, der Mittelwert für die nicht ganzjährigen Schulen. Mit anderen Worten, Byrrnd ist die durchschnittliche api00 Punktzahl für die ganzjährigen Schulen minus der durchschnittlichen api00 Punktzahl für die nicht ganzjährig Schulen, d. H. Mittel (ganzjährig) - Mittel (nicht ganzjährig). Es kann überraschend sein, dass diese Regressionsanalyse mit einer einzigen Dummy-Variable dieselbe ist wie ein t-Test, der die mittlere api00 für die ganzjährigen Schulen mit den nicht ganzjährigen Schulen vergleicht (siehe unten). Sie können sehen, dass der t-Wert unten der gleiche ist wie der t-Wert für yrrnd in der Regression oben. Dies liegt daran, dass Byrrnd die Jahresrunden und die Nichtjahresrunden vergleicht (da der Koeffizient Mittelwert (ganzjährig) - Mittel (nicht ganzjährig) ist. Da ein t-Test das gleiche wie ein Anova ist. Können wir die gleichen Ergebnisse auch mit dem Befehl anova erhalten. Wenn wir den t-Wert aus dem t-Test quadrieren, erhalten wir den gleichen Wert wie der F-Wert aus der anova. 3.2 Regression mit einer 12 Variablen Eine kategoriale Prädiktorvariable muss nicht kodiert werden, um in einem Regressionsmodell verwendet zu werden. Es ist leichter zu verstehen und interpretieren die Ergebnisse aus einem Modell mit Dummy-Variablen, aber die Ergebnisse aus einer variablen codierten 12 liefern im Wesentlichen die gleichen Ergebnisse. Machen wir eine Kopie der Variablen yrrnd mit dem Namen yrrnd2, die 12, 1non ganzjährig und 2year-round codiert ist. Wir können eine Regression vorhersagen api00 von yrrnd2. Beachten Sie, dass der Koeffizient für yrrnd derselbe ist wie yrrnd2. So können Sie sehen, dass, wenn Sie yrrnd als 01 oder als 12 Code, der Regressionskoeffizient arbeitet, um die gleiche sein. Allerdings ist der Intercept (cons) etwas weniger intuitiv. Als wir yrrnd benutzten. Der Schnittpunkt war der Mittelwert für die Nichtjahresrunden. Bei Verwendung von yrrnd2. Ist der Intercept der Mittelwert für die Nichtjahresrunden minus Byrrnd2. D. h. 684.539 - (-160.506) 845.045 Beachten Sie, dass Sie 01 oder 12 Kodierung verwenden können und die Ergebnisse für den Koeffizienten gleich kommen, aber die Interpretation der Konstanten in der Regressionsgleichung ist unterschiedlich. Es ist oft einfacher, die Schätzungen für die 01-Codierung zu interpretieren. Zusammenfassend lassen diese Ergebnisse darauf schließen, dass die api00-Werte für die Schulen je nach Schulart, Ganzjahresschule und Nichtjahresschule deutlich unterschiedlich sind. Nicht ganzjährig Schulen haben deutlich höhere API-Werte als ganzjährig Schulen. Basierend auf den Regressionsergebnissen haben nicht ganzjährige Schulen Punkte, die 160,5 Punkte höher sind als die ganzjährigen Schulen. 3.3 Regression mit einer 123-Variablen 3.3.1 Manuelles Erstellen von Dummy-Variablen Sagen wir, dass wir die Beziehung zwischen dem Betrag der Armut und den AIP-Scores untersuchen möchten. Wir haben nicht ein Maß der Armut, aber wir können mealcat als Proxy für ein Maß von Armut verwenden. Im folgenden wiederholen wir die Codebuch-Info für mealcat mit den Werten für die drei Kategorien. Sie könnten versucht sein, versuchen, einschließlich mealcat in einer Regression wie diese. Aber dies ist der Blick auf die lineare Wirkung von mealcat mit api00. Aber mealcat ist keine Intervallvariable. Stattdessen möchten Sie die Variable kodieren, so dass alle Informationen über die drei Ebenen berücksichtigt werden. Sie können Dummy-Code Mealcat wie folgt. Wir haben jetzt mealcat1 erstellt, das ist 1, wenn mealcat 1 ist und 0 sonst. Ebenso ist mealcat2 1, wenn mealcat 2 ist und 0 sonst und ebenfalls mealcat3 erstellt wurde. Wir können das unten sehen. Wir können nun zwei dieser Dummy-Variablen (mealcat2 und mealcat3) in der Regressionsanalyse verwenden. Wir können die Gesamtunterschiede zwischen den drei Gruppen testen, indem wir den Testbefehl wie unten gezeigt verwenden. Dies zeigt, dass die Gesamtunterschiede zwischen den drei Gruppen signifikant sind. Die Interpretation der Koeffizienten ist ähnlich wie bei den binären Variablen. Gruppe 1 ist die weggelassene Gruppe, so dass cons der Mittelwert für Gruppe 1 ist. Der Koeffizient für mealcat2 ist der Mittelwert für Gruppe 2 minus Mittelwert der weggelassenen Gruppe (Gruppe 1). Und der Koeffizient für mealcat3 ist der Mittelwert der Gruppe 3 minus dem Mittelwert der Gruppe 1. Sie können dies überprüfen, indem man die Koeffizienten mit den Mitteln der Gruppen vergleicht. Basierend auf diesen Ergebnissen können wir sagen, dass sich die drei Gruppen in ihren api00-Scores unterscheiden und dass insbesondere die Gruppe 2 signifikant von der Gruppe 1 (weil Mealcat2 signifikant war) und die Gruppe 3 signifikant von der Gruppe 1 unterscheiden (da Mealcat3 signifikant war). 3.3.2 Verwenden des Befehls xi Mit dem Befehl xi können wir die Arbeit für uns erstellen, um die Indikatorvariablen zu erstellen und die Regression in einem einzigen Befehl auszuführen (siehe unten). Wenn wir xi verwenden und den Begriff i. mealcat in das Modell aufnehmen, erzeugt Stata die Variablen Imealcat2 und Imealcat3, die Dummy-Variablen wie mealcat2 und mealcat3 sind, die wir zuvor erstellt haben. Es gibt wirklich keinen Unterschied zwischen mealcat2 und Imealcat2. Wie Sie sehen können, sind die Ergebnisse die gleichen wie in der vorherigen Analyse. Wenn wir den Gesamteffekt von mealcat testen wollen, verwenden wir den Testbefehl wie unten gezeigt, der uns auch die gleichen Ergebnisse liefert, wie wir die Dummy-Variablen mealcat2 und mealcat3 gefunden haben. Beachten Sie, dass wenn Sie dies in Stata Version 6 tun, die Variablen Imealc2 und Imealc3 anstelle von Imealcat2 und Imealcat3 benannt werden. Eine der Verbesserungen in Stata 7 ist, dass Variablennamen länger als 8 Zeichen sein können, sodass die Namen der Variablen, die mit dem Befehl xi erstellt wurden, einfacher zu verstehen sind als in Version 6. Von diesem Zeitpunkt an werden wir die Variablennamen verwenden Würde in Version 7 erstellt werden. Was wäre, wenn wir eine andere Gruppe als Referenzgruppe wünschen. Wenn wir Dummy-Variablen über tabulate erstellen. Wenn wir die Gruppe 3 weggelassen haben, ist die Konstante nun der Mittelwert der Gruppe 3 und mealcat1 ist Gruppe1-gruppe3 und mealcat2 ist gruppe2-gruppe3 . Wir sehen, dass beide Koeffizienten signifikant sind, was darauf hinweist, dass Gruppe 1 signifikant von Gruppe 3 und Gruppe 2 von Gruppe 3 signifikant verschieden ist. Wenn wir den Befehl xi verwenden, wie können wir wählen, welche Gruppe die weggelassene Gruppe ist. Die erste Gruppe weggelassen wird, aber sagen, wir wollen Gruppe 3 weggelassen werden. Wir können den char-Befehl wie unten gezeigt verwenden, um Stata mitzuteilen, dass wir die dritte Gruppe die ausgelassene Gruppe für die Variable mealcat sein wollen. Dann, wenn wir den Befehl xi mit mealcat verwenden, wird die mealcat3-Gruppe weggelassen. Wenn Sie die Datei speichern, wird sich Stata dies für zukünftige Stata-Sitzungen merken. Sie können vergleichen und sehen, dass diese Ergebnisse identisch sind mit denen, die mit mealcat1 und mealcat2 als Prädiktoren gefunden werden. 3.3.3 Anova-Befehl verwenden Wir können diese Analyse auch mit dem Befehl anova durchführen. Der Vorteil der anova-Befehl ist, dass es uns die Prüfung der Gesamteffekt von mealcat, ohne die Verwendung der Test-Befehl wie wir mit dem Regress-Befehl. Wir können sehen, der anova-Test der Wirkung von mealcat ist die gleiche wie die Test-Befehl aus dem Regress-Befehl. Wir können dies auch mit dem anova, regress Befehl verfolgen und die Parameterschätzungen mit denen vergleichen, die wir zuvor durchgeführt haben. Hinweis: Die Parameterschätzungen sind die gleichen, da mealcat im Regressbefehl und im anova-Befehl genauso kodiert ist, in beiden Fällen wird die letzte Kategorie (Kategorie 3) gelöscht. Während Sie steuern können, welche Kategorie die ausgelassene Kategorie ist, wenn Sie den Regress-Befehl verwenden, fällt der Befehl anova, regress immer die letzte Kategorie. 3.3.4 Andere Codierungsschemata Es ist allgemein sehr bequem, Dummy-Codierung zu verwenden, aber das ist nicht die einzige Art von Codierung, die verwendet werden kann. Wie Sie gesehen haben, wenn Sie eine Dummy-Codierung verwenden, wird eine der Gruppen zur Referenzgruppe, und alle anderen Gruppen werden mit dieser Gruppe verglichen. Dies kann nicht der interessanteste Satz von Vergleichen sein. Sagen Sie, dass Sie Gruppe 1 mit Gruppe 2 und 3 vergleichen möchten, und für einen zweiten Vergleich Vergleiche Gruppe 2 mit Gruppe 3. Sie müssen ein Codierschema erzeugen, das diese 2 Vergleiche bildet. Wir veranschaulichen dies mit einem Stata-Programm, xi3. (Eine erweiterte Version von xi), die die Variablen, die Sie für solche Vergleiche (sowie eine Vielzahl anderer allgemeiner Vergleiche) benötigen würden. Die Vergleiche, die wir beschrieben haben (Vergleich von Gruppe 1 mit 2 und 3 und dann Vergleich der Gruppen 2 und 3) entsprechen Helmert-Vergleichen (siehe Kapitel 5 für weitere Details). Wir verwenden die h. Präfix (anstelle des i. Präfix), um anzuzeigen, dass wir Helmert Vergleiche auf der variablen Mahlzeit wünschen. Ansonsten sehen Sie, dass xi3 sehr ähnlich dem Befehl xi funktioniert. Wenn Sie die Parameterschätzungen mit den Mitteln vergleichen (siehe unten), können Sie überprüfen, ob der Koeffizient für Imealcat1 der Mittelwert der Gruppe 1 minus dem Mittel der Gruppen 2 und 3 (805.71756 - (639.39394 504.37956) 2 233.83081) und des Koeffizienten für Imealcat2 ist Ist der Mittelwert der Gruppe 2 minus Gruppe 3 (639,39 - 504,37 135,01). Beide Vergleiche sind signifikant, was darauf hinweist, dass die Gruppe 1 sich signifikant von den Gruppen 2 und 3 unterscheidet und die Gruppe 2 sich signifikant von Gruppe 3 unterscheidet. Und der Wert von cons ist der ungewichtete Mittelwert der Mittel der 3 Gruppen. Verwenden des Codierschemas, das von xi3 zur Verfügung gestellt wird. Waren wir in der Lage, vielleicht noch interessantere Tests als die von Dummy-Codierung. Das Programm xi3 kann Variablen gemäß anderen Codierungsschemata sowie benutzerdefinierte Codierungsschemata erstellen, die Sie erstellen, siehe Hilfe xi3 und Kapitel 5 für weitere Informationen. 3.4 Regression mit zwei kategorialen Prädiktoren 3.4.1 Verwendung des Befehls xi: Bisher haben wir uns mit yrrnd beschäftigt, um api00 vorherzusagen. Und wir haben auch mealcat mit dem Befehl xi betrachtet. Wir können sowohl yrrnd als auch mealcat zusammen im gleichen Modell einschließen. Wir können den Gesamteffekt von mealcat mit dem Testbefehl testen, was signifikant ist. Da dieses Modell nur Haupteffekte hat (keine Interaktionen), können Sie Byrrnd als Differenz zwischen der Jahres - und der Nichtjahresgruppe interpretieren. Der Koeffizient für Imealcat1 (den wir BImealcat1 nennen) ist der Unterschied zwischen mealcat1 und mealcat3 und BImealcat2 als der Unterschied zwischen mealcat2 und mealcat3. Lässt graben unter der Oberfläche und sehen, wie die Koeffizienten beziehen sich auf die vorhergesagten Werte. Lets Ansicht die Zellen, die durch Kreuzung von yrrnd und mealcat und Anzahl der Zellen von cell1 zu cell6. In Bezug auf mealcat. Die Gruppe mealcat3 ist die Referenzkategorie, und in Bezug auf yrrnd ist die Gruppe yrrnd0 die Referenzkategorie. Als Ergebnis ist cell3 die Referenzzelle. Die Konstante ist der vorhergesagte Wert für diese Zelle. Der Koeffizient für yrrnd ist die Differenz zwischen cell3 und cell6. Da dieses Modell nur Hauptwirkungen hat, ist es auch der Unterschied zwischen cell2 und cell5, oder von cell1 und cell4. Mit anderen Worten, Byrrnd ist die Menge, die Sie zum vorhergesagten Wert hinzufügen, wenn Sie von nicht Jahr zu Jahr über Schulen gehen. Der Koeffizient für Imealcat1 ist der vorhergesagte Unterschied zwischen cell1 und cell3. Da dieses Modell nur Hauptwirkungen hat, ist es auch der vorhergesagte Unterschied zwischen cell4 und cell6. Ebenso ist BImealcat2 die vorhergesagte Differenz zwischen cell2 und cell3, und auch die vorhergesagte Differenz zwischen cell5 und cell6. Daher sollten die vorhergesagten Werte, bezogen auf die Koeffizienten, sein. Wir sollten beachten, dass, wenn Sie die vorhergesagten Werte für jede Zelle berechnet haben, sie nicht genau mit den Mitteln in den 6 Zellen übereinstimmen würden. Die vorhergesagten Mittel wären in der Nähe der beobachteten Mittel in den Zellen, aber nicht genau die gleichen. Denn unser Modell hat nur Haupteffekte und geht davon aus, dass der Unterschied zwischen Zelle1 und Zelle4 genau derselbe ist wie der Unterschied zwischen den Zellen 2 und 5, der der Differenz zwischen den Zellen 3 und 6 entspricht. Da die beobachteten Werte nicht folgen Gibt es eine gewisse Diskrepanz zwischen den vorhergesagten Mitteln und den beobachteten Mitteln. 3.4.2 Anova-Befehl verwenden Wir können die gleiche Analyse mit dem anova-Befehl mit nur Haupteffekten ausführen. Beachten Sie, dass wir die gleichen Informationen erhalten, die wir von der xi ausführen. Regress-Befehl, gefolgt von dem Test-Befehl. Der Befehl "anova" liefert automatisch die vom Testbefehl bereitgestellten Informationen. Wenn wir mögen, können wir die Parameterschätzungen auch später noch einmal anfordern. Anova zeigt die Parameterschätzungen des letzten Anova-Modells an. Jedoch ist der anova-Befehl in seiner Bestimmung starr, in welcher Gruppe die weggelassene Gruppe und die letzte Gruppe fallen gelassen wird. Da sich dies von der Codierung unterscheidet, die wir in den oben beschriebenen Regressionsbefehlen verwendet haben, unterscheiden sich die Parameterschätzungen von diesem anova-Befehl von dem oben beschriebenen Regressbefehl. Zusammenfassend lassen diese Ergebnisse darauf schließen, dass die Unterschiede zwischen dem ganzjährigen und nichtjährigen Schulen signifikant sind und die Unterschiede zwischen den drei Mahlzeitengruppen signifikant sind. 3.5 Kategorialer Prädiktor mit Interaktionen Wir können die gleiche Analyse durchführen, die wir oben durchgeführt haben, diesmal die Interaktion von mealcat mit yrrnd einschließen. Bei Verwendung von xi. Ist es einfach, einen Interaktionsbegriff einzuschließen, wie unten gezeigt. Wir können die Gesamtinteraktion mit dem Testbefehl testen. Dieser Wechselwirkungseffekt ist nicht signifikant. Es ist wichtig zu beachten, wie sich die Bedeutung der Koeffizienten in der Gegenwart dieser Interaktionsterme ändert. Zum Beispiel könnten wir im vorigen Modell mit nur Haupteffekten Byrrnd als den Unterschied zwischen dem ganzen Jahr und nicht ganzjährigen Schulen interpretieren. Doch nachdem wir den Interaktionsbegriff hinzugefügt haben, repräsentiert der Begriff Byrrnd den Unterschied zwischen Zelle3 und Zelle6 oder der Differenz zwischen dem ganzen Jahr und Nichtjahresschulen bei der Mahlzeit 3 ​​(weil Mealcat 3 die weggelassene Gruppe war). Das Vorhandensein einer Interaktion würde bedeuten, dass die Differenz zwischen ganzjährig und nicht-jährigen Schulen hängt von der Höhe der mealcat. Die Wechselwirkungsterme BImeaXyrrn1 und BImeaXyrrn2 stellen das Ausmaß dar, in dem sich der Unterschied zwischen den Jahresrundschulen bei mealcat1 und bei mealcat2 (im Vergleich zur Referenzgruppe, mealcat3) ändert. Beispielsweise stellt der Begriff BImeaXyrrn1 die Differenz zwischen ganzjährig und nichtjährig für mealcat1 gegenüber der Differenz für mealcat3 dar. Mit anderen Worten, BImeaXyrrn1 in diesem Entwurf ist (cell1-cell4) - (cell3-cell6) oder es stellt dar, wie viel die Wirkung von yrrnd zwischen mealcat1 und mealcat3 unterscheidet. Im Folgenden haben wir die prognostizierten Werte für die sechs Zellen in Bezug auf die Koeffizienten im Modell gezeigt. Wenn Sie dies mit dem Haupteffektmodell vergleichen, werden Sie sehen, dass die vorhergesagten Werte die gleichen sind, mit Ausnahme der Addition von ImeaXyrrn1 (in Zelle 4) und ImeaXyrrn2 (in Zelle 5). Es kann sehr schwierig sein, diese Interaktionsbegriffe zu interpretieren, wenn Sie spezifische Vergleiche vornehmen möchten. Wenn Sie zum Beispiel einen Test der einfachen Hauptwirkung von yrrnd ausführen wollten, wenn Sie 1, dh einen Vergleich von cell1 mit cell4, durchführen, sollten Sie die BImealcat1-Bits und BImealcat1 BImeaXyrrn1 miteinander vergleichen und da die Nachteile von Imealcat1 ausfallen würden, Wir würden testen Dieser Test ist signifikant, was darauf hindeutet, dass die Wirkung von yrrnd ist signifikant für die mealcat 1 Gruppe. Wie wir sehen werden, können solche Tests leichter über anova durchgeführt werden. 3.5.2 Verwendung von anova Die Konstruktion dieser Interaktionen kann mit dem Befehl anova etwas einfacher sein. Wie Sie weiter unten sehen, gibt der anova-Befehl den Test der gesamten Hauptwirkungen und Interaktionen ohne die Notwendigkeit, nachfolgende Testbefehle auszuführen. Es ist einfach, Tests von einfachen Haupteffekten mit dem Befehl sme durchzuführen. Sie können sme aus dem Inneren von Stata herunterladen, indem Sie findit sme eingeben (siehe Wie kann ich den findit-Befehl verwenden, um nach Programmen zu suchen und zusätzliche Hilfe für weitere Informationen über die Verwendung von findit zu erhalten). Nun können wir die einfachen Haupteffekte von yrrnd auf jeder Ebene von mealcat testen. Die Ergebnisse von sme zeigen uns die Wirkung von yrrnd auf jeder der 3 Ebenen von mealcat. Wir können sehen, dass der Vergleich für mealcat 1 mit denen übereinstimmt, die wir oben mit der Testanweisung berechnet haben, jedoch war es viel einfacher und weniger fehleranfällig mit dem Befehl sme. Obwohl dieser Abschnitt konzentriert sich auf die Handhabung von Analysen mit Interaktionen, zeigen diese Ergebnisse keine Hinweise auf Interaktion. Wir konnten entscheiden, Wechselwirkungsterme von zukünftigen Analysen wegzulassen, die gefunden haben, dass die Wechselwirkungen nicht signifikant sind. Dies würde künftige Analysen vereinfachen, wobei jedoch der Interaktionsbegriff nützlich sein kann, um den Lesern zu gewährleisten, dass der Interaktionsterm nicht signifikant ist. 3.6 Kontinuierliche und kategoriale Variablen 3.6.1 Verwendung von regress Sagen wir, dass wir sowohl kontinuierliche als auch kategorische Variablen in einer Analyse analysieren wollen. Zum Beispiel können yrrnd und somecol in der gleichen Analyse. Wir können die vorhergesagten Werte mit dem Vorhersagebefehl erstellen. Ermöglicht die graphische Darstellung der vorhergesagten Werte durch somecol. Der Koeffizient für somecol zeigt an, dass für jeden Einheitsanstieg in somecol die api00-Punktzahl voraussichtlich um 2,23 Einheiten erhöht wird. Dies ist die Steigung der Zeilen, die in dem obigen Graphen gezeigt sind. Die Grafik hat zwei Zeilen, eine für die ganzjährigen Schulen und eine für die nicht-ganzjährigen Schulen. Der Koeffizient für yrrnd ist -149.16, was anzeigt, dass, wenn yrrnd um 1 Einheit zunimmt, die api00-Punktzahl um etwa 149 Einheiten sinken soll. Wie Sie in der Grafik sehen können, ist die obere Zeile etwa 150 Einheiten höher als die untere Zeile. Sie können sehen, dass der Schnittpunkt 637 ist und dass die obere Linie die Y-Achse kreuzt, wenn X 0 ist. Die untere Linie kreuzt die Linie um etwa 150 Einheiten niedriger bei etwa 487. 3.6.2 Anova verwenden Wir können diese Analyse mit dem Programm ausführen Anova Befehl. Der anova-Befehl geht davon aus, dass die Variablen kategorial sind, also müssen wir die continu () - Option (die als cont () abgekürzt werden kann, verwenden, um anzugeben, dass somecol eine kontinuierliche Variable ist. Wenn wir die t-Werte aus dem Regress-Befehl (oben) quadrieren, würden wir feststellen, dass sie mit denen des anova-Befehls übereinstimmen. 3.7 Interaktionen von Continuous durch 01 Kategorische Variablen Oben zeigten wir eine Analyse, die die Beziehung zwischen somecol und api00 betrachtete und auch yrrnd einschloß. Wir haben gesehen, dass dies ein Diagramm, wo wir sahen die Beziehung zwischen somecol und api00, aber es gab zwei Regressionsgeraden, eine höhere als die andere, aber mit gleichen Steigung. Ein solches Modell ging davon aus, dass die Steigung für beide Gruppen gleich war. Vielleicht kann die Steigung für diese Gruppen unterschiedlich sein. Lassen Sie die Regressionen getrennt für diese beiden Gruppen beginnend mit den nicht-ganzjährigen Schulen laufen. Ebenso können wir das ganze Jahr über Schulen betrachten. Beachten Sie, dass die Steigung der Regressionsgerade für die Schulen im ganzen Jahr viel steiler ausfällt als für die nichtjährigen Schulen. Dies wird durch die Regressionsgleichungen bestätigt, die zeigen, dass die Steigung für die ganzjährigen Schulen höher ist (7,4) als nichtjährige Schulen (1,3). Wir können diese vergleichen, um zu sehen, wenn diese signifikant voneinander verschieden sind, indem wir die Wechselwirkung von somecol durch yrrnd einschließen. Eine Wechselwirkung einer stetigen Variablen durch eine kategorische Variable. 3.7.1 Interaktionen manuell berechnen Wir beginnen mit der manuellen Berechnung der Interaktion von somecol durch yrrnd. Starten Sie neu und verwenden Sie die Datei elemapi2 mit der Option clear, um alle Variablen, die wir zuvor erstellt haben, zu löschen. Als nächstes können Sie eine Variable, die die Interaktion von einigen College (somecol) und ganzjährig Schulen (yrrnd) genannt yrXsome ist. Wir können nun die Regression durchführen, die testet, ob der Koeffizient für somecol bei Jahresrundschulen und Nichtjahresschulen signifikant unterschiedlich ist. Tatsächlich ist der Interaktionseffekt von yrXsome signifikant. Wir können einen Graphen mit den Regressionsgeraden für die beiden Schultypen erstellen, die zeigen, wie unterschiedlich ihre Regressionslinien sind. Zuerst erstellen wir den vorhergesagten Wert, wir nennen ihn yhata. Dann erstellen wir separate Variablen für die beiden Schultypen, die yhata0 für nichtjährige Schulen und yhata1 für ganzjährige Schulen genannt werden. Wir können dann die vorhergesagten Werte für die beiden Arten von Schulen durch somecol. Sie können sehen, wie die beiden Linien haben ganz unterschiedliche Hänge, im Einklang mit der Tatsache, dass die yrXsome-Interaktion war signifikant. Die Option c (ll) gibt an, dass yhata0 mit einer Linie verbunden werden soll und yhata1 mit gestrichelten Linien verbunden werden sollte (weil wir nach dem l eingeschlossen haben). Wenn wir l. Es hätte eine gepunktete Linie gemacht. Die Optionen für gestrichelte und gepunktete Linien sind neu für Stata 7 und Sie können weitere Informationen über die Hilfe grsym finden. Wir können denselben Graphen mit den Datenpunkten wieder aufzeichnen. Das Diagramm oben verwendet die gleiche Art von Punkten für die Datenpunkte für beide Arten von Schulen. Lets make separate Variablen für die api00 Scores für die beiden Arten von Schulen genannt api000 für die nicht-ganzjährigen Schulen und api001 für die ganzjährigen Schulen. Wir können dann den gleichen Graphen wie oben ausführen, nur die Punkte für die beiden Schularten unterschiedlich zeigen. Im folgenden verwenden wir kleine Kreise für die nicht-ganzjährigen Schulen und Dreiecke für das ganze Jahr über Schulen. Wir können schnell die Regressionen wieder ausführen, wo wir separate Regressionen für die beiden Gruppen durchgeführt haben Nun können wir die Regression für beide Arten von Schulen mit dem Interaktionsbegriff zeigen. Beachten Sie, dass der Koeffizient für somecol in der kombinierten Analyse derselbe ist wie der Koeffizient für somecol für die nichtjährigen Schulen. Dies liegt daran, dass nichtjährige Rundschulen die Referenzgruppe sind. Dann ist der Koeffizient für die yrXsome-Wechselwirkung in der kombinierten Analyse der Bsomecol für die ganzjährigen Schulen (7,4) minus Bsomecol für die nichtjährigen Schulen (1,41), was 5,99 ergibt. Diese Interaktion ist der Unterschied in den Hängen von somecol für die beiden Arten von Schulen, und deshalb ist dies nützlich für die Prüfung, ob die Regressionslinien für die beiden Arten von Schulen gleich sind. Wenn die beiden Schulformen den gleichen Regressionskoeffizienten für somecol hatten. Dann wäre der Koeffizient für die yrXsome-Wechselwirkung 0. In diesem Fall ist die Differenz signifikant, was anzeigt, daß die Regressionslinien signifikant verschieden sind. Wenn wir also den Graphen der beiden Regressionslinien betrachten, sehen wir den Unterschied in den Steigungen der Regressionslinien (siehe Grafik unten). In der Tat können wir sehen, dass die nichtjährigen Schulen (die durchgezogene Linie) eine geringere Steigung (1,4) als die Steigung für die ganzjährigen Schulen (7,4) haben. Der Unterschied zwischen diesen Steigungen ist 5,99, der Koeffizient für yrXsome. 3.7.2 Recheninteraktionen mit xi Wir können den Befehl xi auch für diese Art der Analyse verwenden. Starten Sie neu und verwenden Sie die Datei elemapi2. Wir können ein Modell ausführen, genau wie das Modell, das wir oben mit dem Befehl xi gezeigt haben. Sie können die Ergebnisse vergleichen, um die oben genannten und sehen, dass wir die gleichen Ergebnisse erhalten. Der Begriff i. yrrndsomecol schafft 3 Begriffe, somecol. Iyrrnd2 eine Indikatorvariable für yrrnd, die angibt, ob die Schule das ganze Jahr über ist und die Variable IyrXsome 2 die Interaktion von yrrnd durch somecol darstellt. Wie wir oben ausgeführt haben, können wir vorhergesagte Werte erstellen und Graphen erstellen, die die Regressionslinien für die beiden Schulformen zeigen. Wir verzichten auf diese Befehle. 3.7.3 Recheninteraktionen mit anova Wir können auch ein Modell wie das oben dargestellte Modell mit dem Befehl anova ausführen. Wir schließen die Begriffe yrrnd somecol und die Interaktion yrrnrsomecol ein. Wie wir oben dargestellt haben, können wir die vorhergesagten Werte mit dem Vorhersagebefehl berechnen und die einzelnen Regressionslinien grafisch darstellen. Diese Befehle werden weggelassen. In diesem Abschnitt haben wir festgestellt, dass die Beziehung zwischen somecol und api00 davon abhängt, ob die Schule ein ganzes Jahr Schule oder eine nichtjährige Schule ist. Für das ganze Jahr über Schulen, war die Beziehung zwischen somecol und api00 deutlich stärker als für nicht-jährige Rundschulen. Im Allgemeinen können Sie anhand dieser Analyse überprüfen, ob die Stärke der Beziehung zwischen zwei kontinuierlichen Variablen auf der Basis der kategorischen Variablen variiert. 3.8 Kontinuierliche und kategoriale Variablen, Interaktion mit 123 Variablen Die vorangegangenen Beispiele zeigten, wie Regressionen mit einer kontinuierlichen Variablen und einer kategorialen Variablen mit 2 Ebenen durchgeführt werden können. Diese Beispiele werden dies weiter durch eine kategorische Variable mit 3 Ebenen, mealcat. Wir können den Befehl xi verwenden, um ein Modell mit somecol auszuführen. Mealcat und die Interaktion dieser beiden Variablen. Die Interaktion hat nun zwei Begriffe (ImeaXsome 2 und ImeaXsome 3). Um einen Gesamttest dieser Interaktion zu erhalten, können wir den Testbefehl verwenden. Diese Ergebnisse zeigen, dass die Gesamtinteraktion tatsächlich signifikant ist. Das bedeutet, dass sich die Regressionslinien der 3 Gruppen signifikant unterscheiden. Wie wir vorher getan haben, können wir die vorhergesagten Werte berechnen und einen Graphen der vorhergesagten Werte bilden, damit wir sehen können, wie sich die Regressionslinien unterscheiden. Da wir drei Gruppen hatten, erhalten wir drei Regressionslinien, eine für jede Kategorie von Mealcat. Die durchgezogene Linie ist für Gruppe 1, die gestrichelte Linie für Gruppe 2 und die gepunktete Linie für Gruppe 3. Gruppe 1 war die weggelassene Gruppe, daher ist die Steigung der Linie für Gruppe 1 der Koeffizient für irgendeine Farbe, die -94 ist . Tatsächlich hat diese Linie eine Abwärtsneigung. Wenn wir den Koeffizienten für irgendeinen Kubus zu dem Koeffizienten für ImeaXsome 2 addieren, erhalten wir den Koeffizienten für die Gruppe 2, d. H. 3.14 -.94 ergibt 2,2, die Steigung für Gruppe 2. Tatsächlich zeigt Gruppe 2 eine Aufwärtssteigung. Wenn wir den Koeffizienten für einen bestimmten Koeffizienten für den Koeffizienten für ImeaXsome 3 addieren, erhalten wir den Koeffizienten für die Gruppe 3, dh 2,6 -.94 ergibt 1,66, die Steigung für die Gruppe 3. Die Steigungen für die 3 Gruppen sind also der Test der Koeffizient für ImeaXsome 2 überprüfte, ob sich der Koeffizient für Gruppe 2 von Gruppe 1 unterscheidet, und zwar war dies signifikant. Ebenso wurde bei der Prüfung des Koeffizienten für ImeaXsome 3 geprüft, ob sich der Koeffizient für Gruppe 3 von Gruppe 1 unterscheidet, und zwar signifikant. Was war der Test des Koeffizienten somecol-Test? Dieser Koeffizient repräsentiert den Koeffizienten für die Gruppe 1, so dass geprüft wurde, ob sich der Koeffizient für Gruppe 1 (-0,94) signifikant von 0 unterscheidet. Dies ist wahrscheinlich ein nicht interessanter Test. Die Vergleiche in den obigen Analysen scheinen nicht so interessant zu sein wie der Vergleich von Gruppe 1 vs 2 und dann Vergleich von Gruppe 2 vs 3. Diese sukzessiven Vergleiche scheinen viel interessanter. Wir können dies tun, indem wir Gruppe 2 die weggelassene Gruppe, und dann jede Gruppe würde mit der Gruppe 2 verglichen werden. Wie wir zuvor getan haben, werden wir den char Befehl verwenden, um anzuzeigen, dass wir Gruppe 2 die weggelassene Kategorie und dann wieder ausführen wollen Die Regression. Nun testet der Test von ImeaXsome 1, ob sich der Koeffizient für Gruppe 1 von Gruppe 2 unterscheidet, und das tut. Dann prüft der Test von ImeaXsome 3, ob der Koeffizient für Gruppe 3 signifikant von Gruppe 2 abweicht, und dies nicht. Dies ist angesichts des Graphen und der Schätzung der Koeffizienten, die wir haben, sinnvoll, dass -.94 signifikant von 2.2 abweicht, aber 2.2 nicht signifikant von 1.66 unterscheidet. 3.8.2 Anova verwenden Mit dem Befehl anova können Sie die gleiche Analyse durchführen, wie unten dargestellt. The anova command gives us somewhat less flexibility since we cannot choose which group is the omitted group. Because the anova command omits the 3rd category, and the analysis we showed above omitted the second category, the parameter estimates will not be the same. You can compare the results from below with the results above and see that the parameter estimates are not the same. Because group 3 is dropped, that is the reference category and all comparisons are made with group 3. These analyses showed that the relationship between somecol and api00 varied, depending on the level of mealcat . In comparing group 1 with group 2, the coefficient for somecol was significantly different, but there was no difference in the coefficient for somecol in comparing groups 2 and 3. This covered four techniques for analyzing data with categorical variables, 1) manually constructing indicator variables, 2) creating indicator variables using the xi command, 3) coding variables using xi3 . and 4) using the anova command. Each method has its advantages and disadvantages, as described below. Manually constructing indicator variables can be very tedious and even error prone. For very simple models, it is not very difficult to create your own indicator variables, but if you have categorical variables with many levels andor interactions of categorical variables, it can be laborious to manually create indicator variables. However, the advantage is that you can have quite a bit of control over how the variables are created and the terms that are entered into the model. The xi command can really ease the creation of indicator variables, and make it easier to include interactions in your models by allowing you to include interaction terms such as i. progfemale. The xi command also gives you the flexibility to decide which category would be the omitted category (unlike the anova command). The anova command eliminates the need to create indicator variables making it easy to include variables that have lots of categories, and making it easy to create interactions by allowing you to include terms like somecolmealcat . It can be easier to perform tests of simple main effects with the anova command. However, the anova command is not flexible in letting you choose which category is the omitted category (the last category is always the omitted category). As you will see in the next chapter, the regress command includes additional options like the robust option and the cluster option that allow you to perform analyses when you dont exactly meet the assumptions of ordinary least squares regression. In such cases, the regress command offers features not available in the anova command and may be more advantageous to use. See the Stata Topics: Regression page for more information and resources on regression with categorical predictors in Stata. 3.10 Self Assessment 1. Using the elemapi2 data file ( use ats. ucla. edustatstatawebbooksregelemapi2 ) convert the variable ell into 2 categories using the following coding, 0-25 on ell becomes 0, and 26-100 on ell becomes 1. Use this recoded version of ell to predict api00 and interpret the results. 2. Convert the variable ell into 3 categories coding those scoring 0-14 on ell as 1, and those 1541 as 2 and 42100 as 3. Do an analysis predicting api00 from the ell variable converted to a 123 variable. Interpret the results. 3. Do a regression analysis predicting api00 from yrrnd and the ell variable converted to a 01 variable. Then create an interaction term and run the analysis again. Interpret the results of these analyses. 4. Do a regression analysis predicting api00 from ell coded as 01 (from question 1) and somecol . and the interaction of these two variables. Interpret the results, including showing a graph of the results. 5. Use the variable ell converted into 3 categories (from question 2) and predict api00 from ell in 3 categories, from somecol and the interaction. of these two variables. Interpret the results, including showing a graph. Click here for our answers to these self assessment questions. 3.11 For more informationMultivariate Statistics: Concepts, Models, and Applications David W. Stockburger Multiple Regression with Categorical Variables When a researcher wishes to include a categorical variable with more than two level in a multiple regression prediction model, additional steps are needed to insure that the results are interpretable. These steps include recoding the categorical variable into a number of separate, dichotomous variables. This recoding is called dummy coding. In order for the rest of the chapter to make sense, some specific topics related to multiple regression will be reviewed at this time. The Multiple Regression Model Multiple regression is a linear transformation of the X variables such that the sum of squared deviations of the observed and predicted Y is minimumized. The prediction of Y is accomplished by the following equation: The b values are called regression weights and are computed in a way that minimizes the sum of squared deviations. Dichotomous Predictor Variables Categorical variables with two levels may be directly entered as predictor or predicted variables in a multiple regression model. Their use in multiple regression is a straightforward extension of their use in simple linear regression. When entered as predictor variables, interpretation of regression weights depends upon how the variable is coded. If the dichotomous variable is coded as 0 and 1, the regression weight is added or subtracted to the predicted value of Y depending upon whether it is positive or negative. If the dichotomous variable is coded as -1 and 1, then if the regression weight is positive, it is subtracted from the group coded as -1 and added to the group coded as 1. If the regression weight is negative, then addition and subtraction is reversed. Dichotomous variables can be included in hypothesis tests for R 2 change like any other variable. Testing for Blocks of Variables A block of variables can simultaneously be entered into an hierarchical regression analysis and tested as to whether as a whole they significantly increase R 2. given the variables already entered into the regression equation. The degrees of freedom for the R 2 change test corresponds to the number of variables entered in the block of variables. Correlated and Uncorrelated Predictor Variables Adding variables to a linear regression model will always increase the unadjusted R 2 value. If the additional predictor variables are correlated with the predictor variables already in the model, then the combined results are difficult to predict. In some cases, the combined result will provide only a slightly better prediction, while in other cases, a much better prediction than expected will be the outcome of combining two correlated variables. If the additional predictor variables are uncorrelated (r 0) with the predictor variables already in the model, then the result of adding additional variables to the regression model is easy to predict. Namely the R 2 change will be equal to the correlation coefficient squared between the added variable and predicted variable. In this case it makes no difference what order the predictor variables are entered into the prediction model. For example, if X 1 and X 2 were uncorrelated (r 12 0) and r 1y 2 .3 and r 2y 2 .4, then R 2 for X 1 and X 2 would equal .3 .4 .7. The value for R 2 change for X 2 given X 1 was in the model would be .4. The value for R 2 change for X 2 given no variable was in the model would be .4. It would make no difference at what stage X 2 was entered into the model, the value for R 2 change would always be .4. Similarly, the R 2 change value for X 1 would always be .3. Because of this relationship, uncorrelated predictor variables will be preferred, when possible. Example Data The following simulated data was generated using Example Student. It is available as a text file and an SPSSWIN sav file . Faculty Salary Simulated Data Salary Gender (0Male, 1Female) Rank (1Assistant, 2Associate, 3Full) Dept Department (1Family Studies, 2Biology, 3Business) Years since making Rank Average Merit Ranking It is fairly clear that Gender could be directly entered into a regression model predicting Salary , because it is dichotomous. The problem is how to deal with the two categorical predictor variables with more than two levels ( Rank and Dept ). Categorical Predictor Variables Dummy Coding - making many variables out of one Because categorical predictor variables cannot be entered directly into a regression model and be meaningfully interpreted, some other method of dealing with information of this type must be developed. In general, a categorical variable with k levels will be transformed into k-1 variables each with two levels. For example, if a categorical variable had six levels, then five dichotomous variables could be constructed that would contain the same information as the single categorical variable. Dichotomous variables have the advantage that they can be directly entered into the regression model. The process of creating dichotomous variables from categorical variables is called dummy coding . Depending upon how the dichotomous variables are constructed, additional information can be gleaned from the analysis. In addition, careful construction will result in uncorrelated dichotomous variables. As discussed earlier, these variables have the advantage of simplicity of interpretation and are preferred to correlated predictor variables. Dummy Coding with three levels The simplest case of dummy coding is when the categorical variable has three levels and is converted to two dichotomous variables. For example, Dept in the example data has three levels, 1Family Studies, 2Biology, and 3Business. This variable could be dummy coded into two variables, one called FamilyS and one called Biology . If Dept 1, then FamilyS would be coded with a 1 and Biology with a 0. If Dept 2, then FamilyS would be coded with a 0 and Biology would be coded with a 1. If Dept 3, then both FamilyS and Biology would be coded with a 0. The dummy coding is represented below. Using SPSSWIN to Dummy Code Variables The dummy coding can be done using SPSSWIN and the Transform, Recode, and Into different Variable options. The Dept variable is the Numeric Variable that is going to be transformed. In this case the FamilyS variable is going to be created. The window on the screen should appear as follows: Clicking on the Change button and then on the Old and New Values button will result in the following window: The Old Value is the level of the categorical variable to be changed, the New Value is the value on the transformed variable. In the example window above, a value of 3 on the Dept variable will be coded as a 0 on the FamilyS variable. The Add button must be pressed to add the recoding to the list. When all the recodings have been added, click on the Continue button and then the OK button. The recoding of the Biology is accomplished in the same manner. A listing of the data is presented below. The correlation matrix of the dummy variables and the Salary variable is presented below. Two things should be observed in the correlation matrix. The first is that the correlation between FamilyS and Biology is not zero, rather it is -.474. Second is that the correlation between the Salary variable and the two dummy variables is different from zero. The correlation between FamilyS and Salary is significantly different from zero. The results of predicting Salary from FamilyS and Biology using a multiple regression procedure are presented below. The first table enters FamilyS in the first block and Biology in the second. The second table reverses the order that the variables are entered into the regression equation. The model summary tables are presented below. In the first table above both FamilyS and Biology are significant. In the second, only FamilyS is statistically significant. Note that both orderings end up with the same value for multiple R (.604). It makes a difference what order the variables are entered into the regression equation in the hierarchical analysis. In the next tables, both FamilyS and Biology have been entered in the first block. The model summary table, ANOVA, and Coefficients tables are presented below. The ANOVA and model summary tables contain basically redundant information in this case. The Coefficients table can be interpreted as Biology making 8.886 thousand dollars less in salary per year relative to the Business department, while the Family Studies department make 12.350 thousand dollars less than the Business department. Note that the Sig. levels in the Coefficients table are the same as the significance levels of the model summary tables presented earlier when each of the dummy coded variables is entered into the regression equation last. Similarity of Regression analysis and ANOVA The results of the preceding analysis can be compared to the results of using the ANOVA procedure in SPSSWIN with Salary as the dependent measure and Dept as the independent. The following table presents the table of means and ANOVA table. Note first that the ANOVA tables produced using the ANOVA command and the LINEAR REGRESSION command are identical. ANOVA is a special case of linear regression when the variables have been dummy coded. The second notable comparison of the tables involves the regression weights and the actual differences between the means. Note that the regression weight for FamilyS in the regression procedure is -12.350 and the difference between the means of the Family Studies department (42.25) and the Business department (54.60) is -12.350. Dummy Coding into Independent Variables Selection of an appropriate set of dummy codes will result in new variables that are uncorrelated or independent of each other. In the case when the categorical variable has three levels this can be accomplished by creating a new variable where one level of the categorical variable is assigned the value of -2 and the other levels are assigned the value of 1. The signs are arbitrary and may be reversed, that is, values of 2 and -1 would work equally well. The second variable created as a dummy code will have the level of the categorical variable coded as -2 given the value of 0 and the other values recoded as 1 and -1. In all cases the sum of the dummy coded variable will be zero. Trust me, this is actually much easier than it sounds. Interpretation is straightforward. Each of the new dummy coded variables, called a contrast . compares levels coded with a positive number to levels coded with a negative number. Levels coded with a zero are not included in the interpretation. For example, Dept in the example data has three levels, 1Family Studies, 2Biology, and 3Business. This variable could be dummy coded into two variables, one called Business (comparing the Business Department with the other two departments) and one called FSvsBio (for Family Studies versus Biology.) The Business contrast would create a variable where all members of the Business Department would be given a value of -2 and all members of the other two departments would be given a value of 1. The FSvsBio contrast would assign a value of 0 to members of the Business Department, 1 divided by the number of members of the Family Studies Department to member of the Family Studies Department, and -1 divided by the number of members of the Biology Department to members of the Biology Department. The FSvsBio variable could be coded as 1 and -1 for Family Studies and Biology respectively, but the recoded variable would no longer be uncorrelated with the first dummy coded variable ( Business ). In most practical applications, it makes little difference whether the variables are correlated or not, so the simpler 1 and -1 coding is generally preferred. The contrasts are summarized in the following table. Dummy Coded Variables The data matrix with the dummy coded variables would appear as follows . The correlation matrix containing the two contrasts and the Salary variable is presented below. Note that the correlation coefficient between the two contrasts is zero. The correlation between the Business contrast and Salary is -.585 with a squared correlation coefficient of .342. This correlation coefficient has a significance level of .001. The correlation coefficient between the FSvsBio contrast and Salary is -.150 with a squared value of .023. In this case entering Business or FSvsBio first makes no difference in the results of the regression analysis. Entering both contrasts simultaneously into the regression equation produces the following ANOVA table. Note that this table is identical to the two ANOVA tables presented in the previous section. It may be concluded that it does not make a difference what set of contrasts are selected when only the overall test of significance is desired. It does make a difference how contrasts are selected, however, if it is desired to make a meaningful interpretation of each contrast. The coefficient table for the simultaneous entry of both contrasts is presented below. Note that the Sig. level is identical to the value when each contrast was entered last into the regression model. In this case the Business contrast was significant and the FSvsBio contrast was not. The interpretation of these results would be that the Business Department was paid significantly more than the Family Studies and Biology Departments, but that no significant differences in salary were found between the Family Studies and Biology Departments. By carefully selecting the set of contrasts to be used in the regression with categorical variables, it is possible to construct tests of specific hypotheses. The hypotheses to be tested are generated by the theory used when designing the study. Categorical Predictor Variables with Six Levels If a categorical variable had six levels, five dummy coded contrasts would be necessary to use the categorical variable in a regression analysis. For example, suppose that a researcher at a headache care center did a study with six groups of four patients each (N is being deliberately kept small). The dependent measure is subjective experience of pain. The six groups consisted of six different treatment conditions. Application of this dummy coding in a regression model entering all contrasts in a single block would result in an ANOVA table similar to the one obtained using Means, ANOVA, or General Linear Model programs in SPSSWIN. This solution would not be ideal, however, because there is considerable information available by setting the contrasts to test specific hypotheses. The levels of the categorical variable generally dictate the structure of the contrasts. In the example study, it makes sense to contrast the two control groups (1 and 2) with the other four experimental groups (3, 4, 5, and 6). Any two numbers would work, one assigned to groups 1 and 2 and the others assigned to the other four groups, but it is conventional to have the sum of the contrasts equal to zero. One contrast that meets this criterion would be (-2, -2, 1, 1, 1, 1). Generally it is easiest to set up contrasts within subgroups of the first contrast. For example, a second contrast might test whether there are differences between the two control groups. This contrast would appear as (1, -1, 0, 0, 0, 0). A third contrast might compare non-drug vs. rug treatment groups, groups 3 and 4 vs. groups 5 and 6 (0, 0, 1, 1, -1, -1). As can be seen, this would be a contrast within the experimental treatment groups. Within the non-drug treatment, a contrast comparing Group 3 with Group 4 might be appropriate (0, 0, 1, -1, 0, 0). Within the drug treatment conditions, a contrast comparing the two drug treatments would be the last contrast (0, 0, 0, 0, 1, -1). Combined, the contrasts are given in the following table. Dummy Coded Variables The following table presents example data and dummy coded contrasts for this hypothetical study. The correlation matrix of the five contrasts and the pain variable is presented below. Note that the correlation coefficients between the five contrasts are all zero. This occurs because all groups have an equal number of subjects. Using pain as the dependent variable and the five contrasts as the independent variables, the regression results tables entering all variables in block 1 are presented below. Of major interest is the Sig. column on the Coefficients table. Note that all contrasts are statistically significant except C5. This can be interpreted as: (1) The treatment conditions were more effective than the control conditions, (2) the two control conditions significantly differed from one another, with placebo more effective than control (3) The drug groups were more effective in reducing pain than the non-drug conditions (4) Acupuncture was significantly more effective than Psychotherapy (5) the two drug treatments were not significantly different from one another. The output from the General Linear Model, Simple Factorial program in SPSSWIN is presented below. Note that it is for practical purposes identical to the ANOVA table produced using the multiple regression program with the dummy coded contrasts. In effect what the General Linear Model program does is to automatically select a set of contrasts and then perform a regression analysis with those contrasts. The General Linear Model program allows the user to specify a special set of contrasts so that an analysis like the one done with dummy coding of contrasts in multiple regression might be performed. It is left for the reader to explore SPSSWIN for this ability. Combinations of Categorical Predictor Variables In the original example data set for this chapter there were three obvious categorical variables, Gender . Rang. and Dept . Gender could be directly entered into the regression model. After dummy coding into two contrasts each, Rank and Dept could be directly entered into the regression model. Difficulties arise, however, when combinations of these categorical variables must be considered. For example, consider Gender and Dept . Rather than two groups and three groups, this combination of categorical variables must be considered as six groups, Male Family Studies, Female Family Studies, Male Biology, Female Biology, Male Business, and Female Business. Dummy coding these data would require five dummy coded contrasts. Three exist, one for Gender and two for Dept . but there is no accounting for the two additional contrasts. They will be the focus of the next topics , interaction effects . EQUAL SAMPLE SIZE Because everything works out much cleaner when equal sample sizes are assumed, this case will be presented first. The example data set has been reduced to twelve subjects, two for each combination of Gender and Dept . The reduced data set is presented below. The situation is now analogous to the earlier case when the categorical variable had six levels. Main Effects A categorical variable with six levels can be dummy coded into five contrasts. The first three contrasts have already been discussed. The first of these contrasts will compare males with females and will comprise the Gender Main Effect . The next two will compare the salaries of the three departments over levels of gender and will be called the Department Main Effect . The dummy codes for these main effects are presented below. Gender Main Effect Department Main Effect This is basically the same coding as discussed earlier, except it is simplified because of the equal number of subjects in each cell. It will later be demonstrated that the correlation coefficients between these dummy coded variables is zero. Interaction Effects Two additional dummy coded variables are needed to account for the categorical variable. These contrasts will comprise the Interaction Effect . In this case the easiest way to find the needed contrasts is to multiply the dummy coded contrast for gender times the dummy coded contrasts for Department. This has the result of changing the sign of the department contrasts for one gender but not the other. The results of this operation appear below. Gender Main Effect Department Main Effect The correlation matrix for this data set is presented below. Note that the contrasts all have a correlation coefficient of zero among themselves. The contrasts will be entered into the regression equation predicting salary in three blocks. The first block will contain C1, the second will contain C2 and C3, while the third will contain C4 and C5. The results of this analysis are presented below. Entering the contrasts in the opposite order has no effect on R Square Change. The value for F Change and Sig. F change is different, however, because different error terms are employed in each case. In this subset of the data, none of the contrasts are significant. The interpretation of the main effects and interaction effects will be the topic of discussion of the next chapter. UNEQUAL SAMPLE SIZE Equal sample size is seldom achieved in the real world, even in the best-designed experiments. Unequal sample size makes the effects no longer independent. This implies that it makes difference in hypothesis testing when the effects are added into the model, first, middle, or last. The same dummy coding that was applied to equal sample sizes will now be applied to the original data with unequal sample sizes. The simplest way to do this is to recode GENDER into C. DEPARTMENT into C2 and C3, and compute C4 and C5 by multiplying corresponding contrasts into the new contrast. For example, C4 could be created by multiplying C1 C2 and C5 could be created by multiplying C1 C3. The data and dummy coded contrasts appear below. The correlation matrix of the contrasts is presented below. Note that the correlation coefficients between the contrasts are not zero. This has the effect of changing the value of R 2 Change for a term depending upon when that term was entered into the model. This is illustrated by entering the two contrasts associated with Dept (C2 and C3) first, second, and last. Main Effects of Dept Entered First Main Effects of Dept Entered Second There are two different ways in which the main effect of Dep t may be entered second in the regression model. The first is after Gender and is presented below. As can be seen, the value of R 2 change for adding C2 and C3 changes only slightly from .379 to .376. A slightly greater change in R 2 change value is observed if the interaction contrasts (C4 and C5) are entered before the main effect of department. Note that the value of R 2 change is greater for Gender (C1) if it is entered last, rather than first. Main Effects of Dept Entered Third Note that the value of R 2 change is only changed slightly depending upon when it was entered into the model. The pattern of results of the significance tests would not change. Main Effect of Gender Given Rank, Dept, Gender X Rank, Gender X Dept, Years, Merit The dummy coded contrasts can be used like any other variables in a multiple regression analysis. In order to find the significance of the effect of Gender given Rank . Dept . Gender X Rank . Gender X Dept . Years . and Merit . the Rank and Gender X Rank effects must be created as dummy coded contrasts. In the following data file the Rank main effect consists of two contrasts: C2a contrasting Full professors with Assistant and Associate professors and C3a contrasting Assistant with Associate professors. The Gender X Rank interaction contrasts (C4a and C5a) are constructed by multiplying the Gender contrast (C1) times the two contrasts for the main effect for Rank. The additional dummy coded variables are added to the data file in the following. Salary is predicted in six blocks (only two are really needed) in the following multiple regression analysis. In a simplified analysis, the first block would contain all variables except Gender (C1) and the second would contain only Gender (C1). As can be seen, the R 2 change for Gender has increased to a value of .120 which is significant. The value of multiple R is not really 1.000, but very high, close to 1.000. For that reason the error variance is extremely small, resulting in significant effects. This illustrates the problem of fitting too few data points with too many parameters. If all the effects mentioned above are entered into the model in a single block, the coefficients table appears as follows. A has been described earlier, the Sig. column is the significance level of that variable if it is entered last in the regression model. Since t 2 F, it is noted that 77.205 2 is equal to 5960.619, within rounding error. In this case, every variable except C4 and Years is statistically significant. The alert reader has probably noted that other interaction terms could be created and entered into the regression model. For example, four dummy coded contrasts could be created such that a Rank X Dept interaction could be found. Multiplying this by the Gender contrast (C1) would result in a three-way Gender X Rank X Dept interaction. ANOVA using General Linear Model in SPSSWIN Although the dummy coding of variables in multiple regression results in considerable flexibility in the analysis of categorical variables, it can also be tedious to program. For this reason most statistical packages have made a program available that automatically creates dummy coded variables and performs the appropriate statistical analysis. In most cases the user is unaware of the calculations being performed in the computer program. This is the case with the General Linear Model program in SPSSWIN. This program is selected in SPSSWIN by Statistics, General Linear Model, and GLM - General Factorial. To perform the Gender by Department analysis discussed earlier in this section, enter Salary as the dependent measure and Gender and Dept as fixed factors. The screen should appear as follows. Click OK and the results are as follows. Note that the F column and Sig. column is identical to the results of the R 2 change analysis presented earlier in this chapter if each of the effects is entered last. This is the meaning of the default Type III Sum of Squares. The interpretation of effects, the result of the dummy coding of categorical variables, is the subject of the next chapter.