Często zadawane pytania na temat JMA Co to jest teoria za JMA. Dlaczego JMA ma parametr PHASE. Czy JMA prognozuje szereg czasowy. Czy wcześniejsze wartości JMA, już wykreślone, zmieniają się wraz z pojawieniem się nowych danych. Czy mogę poprawić inne wskaźniki za pomocą JMA? Czy JMA ma jakieś specjalne gwarancje? W jaki sposób JMA porównuje się z innymi filtrami? TEMATYKA OGÓLNA na NARZĘDZIACH JURIKOWYCH Czy narzędzia mogą wykreślać wiele krzywych na każdym z wielu wykresów. Czy narzędzia mogą przetwarzać dane dowolnego typu. Czy narzędzia mogą działać w czasie rzeczywistym? Czy algorytmy są ujawnione, czy są czarne skrzynki. Czy narzędzia Jurik muszą patrzeć w przyszłość szeregu czasowego. Czy narzędzia dają podobne wartości na wszystkich platformach (TradeStation, Multicharts.). Czy narzędzia Juriks są objęte gwarancją. Ile haseł instalacyjnych dostaję. Co to jest teoria za JMA. CZĘŚĆ 1. CENA GAPS Wygładzanie danych szeregów czasowych, takich jak dzienne ceny akcji, w celu usunięcia niechcianych szumów, nieuchronnie wytworzy wykres (wskaźnik), który porusza się wolniej niż pierwotne szeregi czasowe. Ta quotslownessquot spowoduje, że fabuła będzie nieco opóźniona w stosunku do oryginalnej serii. Na przykład prosta średnia krocząca z 31 dni opóźnia się o serię cen o 15 dni. Opóźnienie jest bardzo niepożądane, ponieważ system handlu wykorzystujący te informacje będzie opóźniał handel. Opóźnione transakcje mogą być wielokrotnie gorsze niż brak transakcji, ponieważ możesz kupować lub sprzedawać po niewłaściwej stronie cyklu rynkowego. W związku z tym podjęto wiele prób zminimalizowania opóźnień, z których każde miało własne wady. Podbijanie opóźnienia przy jednoczesnym braku założeń upraszczających (np. Że dane składają się z nakładających się cykli, dzienne zmiany cen z rozkładem Gaussa, wszystkie ceny są jednakowo ważne itp.) Nie jest zadaniem trywialnym. Ostatecznie JMA musiało opierać się na tej samej technologii, której używają wojskowi do śledzenia poruszających się obiektów w powietrzu za pomocą hałaśliwego radaru. JMA postrzega serie cenowe jako hałaśliwy obraz poruszającego się celu (bazowa gładka cena) i próbuje oszacować lokalizację rzeczywistego celu (gładka cena). Zastrzeżona matematyka została zmodyfikowana w celu uwzględnienia specjalnych właściwości finansowych szeregów czasowych. Rezultatem jest jedwabiście gładka krzywa, która nie zakłada żadnych założeń dotyczących danych mających jakiekolwiek elementy cykliczne. W związku z tym JMA może zamienić quoton dimequot, jeśli rynek (ruchomy cel) postanowi zmienić kierunek lub lukę o jakąkolwiek kwotę. Brak luki cenowej jest zbyt duży. CZĘŚĆ 2. WSZYSTKO W SZCZEGÓLNOŚCI Po kilku latach badań, firma Jurik Research stwierdziła, że idealny filtr redukcji szumów dla danych finansowych ma następujące wymagania: Minimalne opóźnienie między sygnałem a ceną, w przeciwnym razie wyzwalacze handlowe się spóźnią. Minimum przeregulowania, w przeciwnym razie sygnał generuje fałszywe poziomy cen. Minimum undershoot, inaczej stracony czas czeka na konwergencję po lukach cenowych. Maksymalna płynność, z wyjątkiem sytuacji, gdy luki cenowe osiągają nowy poziom. Przy pomiarze do tych czterech wymagań wszystkie popularne filtry (z wyjątkiem JMA) działają słabo. Oto podsumowanie popularnych filtrów. Średnia ważona ruchoma - brak reakcji na przerwy Wykładnicza średnia ruchoma - nadmierna nadmierna liczba hałaśliwych Adaptacyjne średnie ruchome - (nie nasza) zazwyczaj oparte na uproszczonych założeniach dotyczących aktywności na rynku łatwo oszukać Linię regresji - nie reaguje na nadmierne przekroczenia luk Filtry FFT - łatwo zniekształcony przez nie-Gaussa hałas w oknie danych jest zwykle zbyt mały, aby dokładnie określić prawdziwe cykle. Filtry FIR - ma opóźnienie znane jako quotgroup delayquot. Nie obejść tego, chyba że chcesz skrócić trochę zakrętów. Zobacz filtry pasmowe i pasywne. Filtry pasmowe - brak opóźnień tylko w środku pasma częstotliwości ma tendencję do oscylowania i przekraczania rzeczywistych cen. Maksymalne filtry Entropy - łatwo zniekształcone przez nie-Gaussowskie szumy w oknie danych są zwykle zbyt małe, aby dokładnie określić prawdziwe cykle. Filtry wielomianowe - niewrażliwe na nadmierne przekroczenie luk W przeciwieństwie do tego JMA w wyjątkowy sposób łączy teorię informacji i adaptacyjne filtrowanie nieliniowe. Łącząc ocenę treści informacyjnej w szeregu czasowym z mocą adaptacyjnej transformacji nieliniowej, wynik wypycha teoretyczne quotenvelopequot na filtrowanie szeregów finansowych niemal tak daleko, jak to tylko możliwe. Jeszcze więcej i weźcie się w walkę z zasadą nieoznaczoności Heisenburga (coś, czego nikt nie pokonał ani nigdy nie będzie). O ile nam wiadomo, JMA jest najlepszy. Zapraszamy każdego, aby pokazał nam inaczej. Aby uzyskać bardziej porównawczą analizę wad popularnych filtrów, pobierz nasz raport "Evolution of Moving Averages" z naszego działu raportów specjalnych. Zobacz nasze porównanie z innymi popularnymi filtrami. Dlaczego JMA ma parametr PHASE. Istnieją dwa sposoby zmniejszenia szumów w szeregu czasowym przy użyciu JMA. Zwiększenie parametru LENGTH spowoduje, że JMA będzie się poruszał wolniej, a tym samym zmniejszy hałas kosztem dodatkowego opóźnienia. Ewentualnie możesz zmienić liczbę cudzysłowów zawartych w JMA. Bezwładność jest jak masa fizyczna, im więcej masz, tym trudniej obrócić kierunek. Tak więc filtr z dużą ilością bezwładności będzie wymagał więcej czasu, aby odwrócić kierunek, a tym samym zmniejszyć hałas kosztem przestoju podczas odwracania w szeregu czasowym. Wszystkie silne filtry szumów mają opóźnienie i przeregulowanie, a JMA nie jest wyjątkiem. Jednak zmienne parametry JMAs PHASE i LENGTH oferują sposób na wybranie optymalnego kompromisu między opóźnieniem a przekroczeniem. Daje to możliwość dostrojenia różnych wskaźników technicznych. Na przykład wykres (po prawej) pokazuje szybką linię JMA przekraczającą wolniejszą linię JMA. Aby szybka linia JMA skręcała w cudzysłów za każdym razem, gdy rynek się odwraca, ustawiono, że nie ma on bezwładności. W przeciwieństwie do tego, powolny JMA miał dużą bezwładność, co spowalniało jego zdolność do odwracania się podczas zmian rynkowych. Takie rozmieszczenie powoduje, że szybsza linia przeskakuje wolniejszą linię tak szybko, jak to możliwe, wytwarzając w ten sposób sygnały o niskim opóźnieniu. Oczywiście kontrola użytkownika nad bezwładnością filtrów zapewnia znaczną moc nad filtrami, które nie mają tej możliwości. Czy JMA prognozuje szereg czasowy. Nie przewiduje się w przyszłości. JMA redukuje hałas w podobny sposób, jak wykładnicza średnia ruchoma, ale wiele razy lepiej. Czy wcześniejsze wartości JMA, już wykreślone, zmieniają się wraz z pojawieniem się nowych danych. Nie. Dla dowolnego punktu na wykresie JMA w formule używane są tylko dane historyczne i bieżące. W związku z tym, w miarę jak nowe dane cenowe docierają do późniejszych przedziałów czasowych, te wartości JMA, które zostały już wykreślone, nie ulegają zmianie i NIGDY się nie zmieniają. Weź także pod uwagę przypadek, w którym najnowszy pasek na wykresie jest aktualizowany w czasie rzeczywistym, wraz z pojawieniem się każdego nowego tiku. Ponieważ cena zamknięcia ostatniego paska prawdopodobnie się zmieni, JMA zostanie automatycznie ponownie oszacowany, aby odzwierciedlić nową cenę zamknięcia. Jednak wartości historyczne JMA (na wszystkich wcześniejszych słupkach) pozostają nienaruszone i nie zmieniają się. Można tworzyć imponujące wskaźniki danych historycznych, analizując zarówno przeszłe, jak i przyszłe wartości wokół każdego przetwarzanego punktu danych. Jednak każda formuła, która musi widzieć przyszłe wartości w szeregu czasowym, nie może być stosowana w handlu rzeczywistym. Wynika to z faktu, że przy obliczaniu dzisiejszych wartości wskaźnika nie istnieją przyszłe wartości. Wszystkie wskaźniki Jurika wykorzystują tylko bieżące i poprzednie dane szeregów czasowych w swoich obliczeniach. Dzięki temu wszystkie wskaźniki Jurika działają we wszystkich warunkach czasu rzeczywistego. Czy mogę poprawić inne wskaźniki za pomocą JMA Tak. Zwykle zastępujemy większość ruchomych średnich obliczeń klasycznymi wskaźnikami technicznymi za pomocą JMA. Zapewnia to gładsze i bardziej aktualne wyniki. Na przykład, po prostu wstawiając JMA do standardowego wskaźnika technicznego DMI, stworzyliśmy wskaźnik DMX, który jest bezpłatny wraz z zamówieniem JMA. Czy JMA ma jakąś specjalną gwarancję Jeśli pokażesz nam niezastrzeżony algorytm dla średniej ruchomej, która po zakodowaniu będzie działać w TradeStation, Matlab lub Excel VBA, osiągnie wartość większą niż średnia krocząca w krótkich, średnich i długich przedziałach czasu. losowy spacer, dobrze zwróć zakupioną licencję użytkownika dla JMA. To, co rozumiemy przez quotbetterter, to fakt, że musi on być średnio gładszy, bez większego średniego opóźnienia niż nasze, bez większego średniego przekroczenia i bez większego średniego niższego od naszego. Rozumiemy przez krótko, średnio i długo, że porównania muszą obejmować trzy oddzielne długości JMA: 7 (krótkie), 35 (średnie), 175 (długie). To, co rozumiemy przez przypadkowy spacer, jest szeregiem czasowym wytworzonym przez skumulowaną sumę 5000 zerowych średnich, dystrybuowanych losowo liczb Cauchy'ego. Ta ograniczona gwarancja jest dobra tylko przez pierwszy miesiąc od momentu zakupu licencji użytkownika JMA od nas lub jednego z naszych dystrybutorów na całym świecie. W jaki sposób JMA porównuje się do innych filtrów. Filtr Kalmana jest podobny do JMA, ponieważ oba są potężnymi algorytmami używanymi do oszacowania zachowania hałaśliwego systemu dynamicznego, gdy wszystko, z czym musisz pracować, jest głośnym pomiarem danych. Filtr Kalmana tworzy gładkie prognozy szeregu czasowego, a ta metoda nie jest całkowicie odpowiednia dla finansowych szeregów czasowych, ponieważ rynki są narażone na gwałtowne ruchy i luki cenowe, zachowania nietypowe dla sprawnie działających systemów dynamicznych. W związku z tym wygładzanie filtra Kalmana często pozostaje w tyle lub wyprzedza serie cen rynkowych. W przeciwieństwie do JMA śledzi ceny rynkowe dokładnie i płynnie, dostosowując się do luk, unikając niepożądanych przekroczeń. Zobacz przykład poniżej na wykresie. Filtr opisany w popularnych czasopismach to średnia krocząca Kaufmanna. Jest to wykładnicza średnia ruchoma, której prędkość zmienia się w zależności od efektywności działania ceny. Innymi słowy, gdy akcja cenowa wykazuje wyraźny trend przy niewielkim zniesieniu, filtr Kaufmanna przyśpiesza, a gdy działanie jest przeciążone, filtr zwalnia. (Patrz wykres powyżej) Chociaż jego charakter adaptacyjny pomaga przezwyciężyć niektóre opóźnienia typowe dla wykładniczych średnich kroczących, nadal pozostaje znacznie w tyle za JMA. Opóźnienie jest podstawową kwestią dla wszystkich handlowców. Pamiętaj, że każda pula opóźnienia może opóźnić twoje transakcje i odmówić ci zysku. Inną średnią ruchomą opisaną w popularnych czasopismach jest Chandes VIDYA (Dynamic Dynamic Dynamic Average). Indeks używany najczęściej w VIDYA do regulowania jego szybkości jest zmiennością cen. Wraz ze wzrostem krótkoterminowej zmienności, wykładnicza średnia ruchoma VIDYA ma przyspieszyć ruch, a wraz ze zmniejszaniem się zmienności VIDYA zwalnia. Na powierzchni to ma sens. Niestety, ten projekt ma oczywistą wadę. Chociaż przeciążenia boczne powinny zostać dokładnie wygładzone, niezależnie od ich zmienności, wysoce niestabilny okres przeciążenia byłby ściśle śledzony (nie wygładzony) przez VIDYA. W związku z tym VIDYA może nie usunąć niepożądanego hałasu. Na przykład wykres porównuje JMA z VIDYA, obie ustawione tak, aby równie dobrze śledzić trend spadkowy. Jednak w trakcie zatoru, VIDYA nie wygładza skoków cen, podczas gdy JMA skutecznie prześlizguje się przez szczebiot. W innym porównaniu, w którym zarówno VIDYA, jak i Juriks JMA miały taką samą płynność, widzimy na wykresie, że VIDYA pozostaje w tyle. Jak wspomniano wcześniej, opóźnienie w czasie może łatwo wykraść twoje zyski z handlu. Dwa inne popularne wskaźniki to T3 i TEMA. Są gładkie i mają niewielkie opóźnienie. T3 jest lepszy z tych dwóch. Niemniej jednak T3 może wykazywać poważny problem z przekroczeniem, jak widać na poniższym wykresie. W zależności od aplikacji możesz nie chcieć wskaźnika pokazującego poziom cen, którego prawdziwy rynek nigdy nie osiągnął, ponieważ może to niechcący zainicjować niechciane transakcje. Oto dwa komentarze znalezione na odpowiednich forach internetowych: quot Wskaźnik T3 jest bardzo dobry (i ja śpiewałem jego pochwały wcześniej, na tej liście). Jednak miałem okazję wyprowadzić pewne alternatywne pomiary rynku i wygładziłem je. Czasami bardzo źle się zachowują. Podczas wygładzania, T3 staje się niestabilny i źle się przejmuje, podczas gdy JMA płynie przez nie. - Allan Kaminsky allank xmission quotMoje własne zdanie na temat JMA jest zgodne z tym, co napisali inni (spędziłem sporo czasu na wizualnym porównywaniu JMA do TEMA Nie myślałbym teraz o używaniu TEMA zamiast JMA).Proces stepowania Stevena Bussa Artykuł w wydaniu TASC z stycznia 2000 r. Opisuje średnią ruchomą zaprojektowaną w latach 50. XX w., Aby mieć niskie opóźnienie. Jego wynalazca, Robert Brown, zaprojektował "Zmodyfikowaną Moving Averagequot (MMA)", aby zmniejszyć opóźnienie w szacowaniu zapasów. W swojej formule regresja liniowa oszacowała bieżący pęd krzywych, który z kolei jest wykorzystywany do oszacowania opóźnienia pionowego. Formuła następnie odejmuje szacunkowe opóźnienie od średniej ruchomej, aby uzyskać wyniki o niskim opóźnieniu. Ta technika działa dobrze na dobrze zachowanych (płynnie przechodzących) wykresach cenowych, ale z drugiej strony, podobnie jak większość innych zaawansowanych filtrów. Problem polega na tym, że prawdziwy rynek nie jest właściwie grzeczny. Prawdziwą miarą sprawności jest to, jak dobrze każdy filtr działa na rzeczywistych danych finansowych, właściwość, którą można zmierzyć za pomocą naszej dobrze sprawdzonej baterii testów porównawczych. Testy te pokazują, że MMA przekracza ceny wykresów, jak pokazano poniżej. Dla porównania, użytkownik może ustawić parametr w JMA, aby dostosować wielkość przekroczenia, nawet całkowicie eliminując go. Wybór nalezy do ciebie. Pamiętaj, że ostatnią rzeczą, jakiej potrzebujesz, jest wskaźnik pokazujący poziom cen, którego prawdziwy rynek nigdy nie osiągnął, ponieważ może to niechcący zainicjować niechciane transakcje. Dzięki MMA nie masz wyboru i musisz wytrzymać przekroczenie, czy ci się to podoba, czy nie. (Patrz tabela poniżej) W numerze TASC z lipca 2000 r. Zamieszczono artykuł Johna Ehlersa opisujący "Zmodyfikowany optymalny eliptyczny filtr" (skrócona tutaj jako quotMEFquot). To doskonały przykład klasycznej analizy sygnału. Poniższy wykres porównuje MEF do JMA, którego parametry (JMA length7, phase50) zostały ustawione tak, aby JMA był jak najbardziej zbliżony do MEF. Porównanie ujawnia te zalety podczas korzystania z JMA: JMA reaguje szybciej na ekstremalne wahania cen. W związku z tym wszelkie wartości progowe wykorzystywane do wyzwalania sygnałów będą wcześniej wykonywane przez JMA. JMA prawie nie ma przeregulowania, dzięki czemu linia sygnału może dokładniej śledzić akcję cenową zaraz po dużym ruchu cenowym. JMA prześlizguje się przez małe ruchy rynkowe. Pozwala to skoncentrować się na rzeczywistych działaniach cenowych, a nie na niewielkiej aktywności rynkowej, która nie ma rzeczywistych konsekwencji. Ulubioną metodą wśród inżynierów do wygładzania danych szeregów czasowych jest dopasowanie punktów danych za pomocą wielomianu (równania, splajnu parabolicznego lub sześciennego). Skuteczną konstrukcją tego typu jest klasa znana jako filtry Savitzy'ego-Golaya. Poniższy wykres porównuje JMA z filtrem Savitzy-Golay o sześciennych splajnach (3-go rzędu), którego ustawienia parametrów zostały wybrane na górze, tak aby działał jak najbliżej JMA. Zauważ, jak płynnie JMA prześlizguje się przez regiony przeciążenia. Natomiast filtr S-G jest dość postrzępiony. Najwyraźniej JMA jest po raz kolejny zwycięzcą. Inną techniką stosowaną do zmniejszenia opóźnienia w filtrze o średniej ruchomej jest dodanie pewnego momentu (nachylenia) sygnału do filtra. Zmniejsza to opóźnienie, ale z dwoma karami: większym hałasem i większym przekroczeniem punktów obrotu. Aby skompensować hałas, można zastosować symetrycznie ważony filtr FIR, który jest gładszy niż zwykła średnia ruchoma, którego wagi mogą wynosić: 1-2-3-4-3-2-1, a następnie dostosować te wagi, aby dodać trochę opóźnienia zmniejszenie pędu. Skuteczność tego podejścia przedstawiono na rysunku poniżej (czerwona linia). Chociaż filtr FIR dokładniej śledzi cenę, to wciąż pozostaje w tyle za JMA, a także wykazuje większe przekroczenie. Ponadto filtr FIR ma stałą gładkość i wymaga przeprojektowania dla każdej innej pożądanej gładkości. Dla porównania, użytkownik musi zmienić tylko jeden parametr quotamoothnessquot JMA, aby uzyskać pożądany efekt. JMA nie tylko generuje lepsze wykresy cenowe, ale może również poprawić inne klasyczne wskaźniki. Weźmy na przykład klasyczny wskaźnik MACD, który jest porównaniem dwóch średnich kroczących. Ich zbieżność (przybliżanie się) i rozbieżność (odsuwanie się) dostarczają sygnałów, że trend rynkowy zmienia kierunek. Ważne jest, aby mieć jak najmniejsze opóźnienie z tymi sygnałami, a transakcje będą spóźnione. Dla porównania, MACD utworzone za pomocą JMA ma znacznie mniejsze opóźnienie niż MACD wykorzystujące wykładnicze średnie ruchome. Aby zilustrować to twierdzenie, poniższy rysunek jest uproszczonym schematem cenowym uproszczonym w celu uwydatnienia istotnych problemów. Widzimy równe pręty w rosnącym trendzie, przerywanym nagłą luką w dół. Dwie kolorowe linie są wykładniczymi ruchomymi średnimi, które składają się na MACD. Zwróć uwagę, że crossover występuje długo po luce, powodując, że strategia handlowa czeka i handluje z opóźnieniem, jeśli w ogóle. Jeśli spróbujesz przyspieszyć czas tego wskaźnika, zwiększając średnie ruchy, linie staną się głośniejsze i bardziej postrzępione. To zwykle powoduje fałszywe wyzwalacze i złe transakcje. Z drugiej strony, poniższy wykres pokazuje niebieski JMA szybko dostosowujący się do nowego poziomu cen, umożliwiający wcześniejsze przejścia i wcześniejsze wyznaczenie trendu wzrostowego w toku. Teraz możesz wejść na rynek wcześniej i przejechać większą część trendu. W przeciwieństwie do wykładniczej średniej kroczącej JMA ma dodatkowy parametr (PHASE), który pozwala użytkownikowi dostosować zakres przekroczenia. Na powyższym wykresie żółtej linii JMA pozwolono przekroczyć granicę niebieską. Daje to idealne crossover'y. Jedną z najtrudniejszych funkcji zaprojektowania filtra wygładzającego jest adaptacyjna reakcja na luki cenowe bez przekraczania nowego poziomu cen. Jest to szczególnie ważne w przypadku projektów filtrów, które wykorzystują własny strumień filtrów jako sposób na zmniejszenie opóźnienia. Poniższa tabela porównuje przeregulowanie przez JMA i średnią kroczącą Hull (HMA). Ustawienia parametrów dla dwóch filtrów zostały ustawione w taki sposób, że ich stała wydajność była prawie identyczna. Innym zagadnieniem konstrukcyjnym jest to, czy filtr zachowuje taką samą pozorną gładkość podczas odwracania, jak podczas trendów. Poniższa tabela pokazuje, jak JMA zachowuje prawie stałą płynność przez cały cykl, podczas gdy HMA oscyluje podczas odwracania. Stwarzałoby to problemy dla strategii, które wyzwalają transakcje w zależności od tego, czy filtr przesuwa się w górę czy w dół. Wreszcie, jest sytuacja, w której luki cenowe rosną, a następnie wycofują się w tendencji spadkowej. Jest to szczególnie trudne do śledzenia w momencie odwrotu. Na szczęście filtry adaptacyjne mają o wiele łatwiejszy czas wskazujący, kiedy wystąpiło odwrócenie niż filtry stałe, jak pokazano na poniższym wykresie. Oczywiście są lepsze filtry niż JMA, najczęściej używane przez wojsko. Ale jeśli interesujesz się dobrymi transakcjami, a nie samolotami wroga, JMA jest najlepszym dostępnym filtrem redukującym hałas dostępnym dla danych rynku finansowego. Gwarantujemy to. Przesuwanie średnich wygładza hałas strumieni danych cenowych kosztem opóźnienia (opóźnienia) W dawnych czasach można było osiągnąć prędkość, kosztem zmniejszonego wygładzenia W dawnych czasach można było tylko wygładzać kosztem opóźnienia Pomyśl, ile godzin marnujesz, starając się szybko i szybko uzyskać średnie ORAZ gładkie Pamiętaj, jak denerwujące jest obserwowanie rosnącej prędkości powoduje zwiększony hałas Pamiętaj, jak chcesz na niskie opóźnienie ORAZ niski poziom hałasu Masz dość pracy nad tym, jak zjeść ciasto I zjeść je Nie rozpaczaj się, teraz wszystko się zmieniło, możesz mieć swoje ciasto i możesz go jeść Precyzyjna średnia bez opadów w porównaniu do innych zaawansowanych modeli filtrowania. Z podstawowych średnich w branży (filtrów) ważona średnia ruchoma jest szybsza niż wykładnicza, ale nie oferuje dobre wygładzenie, w przeciwieństwie do wykładniczej ma doskonałe wygładzenie, ale ogromne ilości opóźnienia (Lag). Nowoczesne filtry technologiczne quothigh, choć ulepszone w starych podstawowych modelach, mają nieodłączne słabości. Niektóre z nich są obserwowane w filtrze JMA Jurika, a najgorsze z tych słabości jest przekroczone. Badania Jurika otwarcie przyznają, że mają ponadprzeciętne wyprzedzenie, które ma tendencję do wskazywania na jakąś formę algorytmu predykcyjnego pracującego nad jego kodem. Pamiętaj, że filtry mają za zadanie obserwować, co dzieje się teraz i w przeszłości. Przewidywanie, co stanie się dalej, jest niedozwoloną funkcją w zestawie narzędzi Precision Trading Systems, dane są tylko wygładzane i usuwane. Można powiedzieć, że trendy są dokładnie śledzone, zamiast mówić, w którą stronę pójść dalej, tak jak w przypadku tych nielegalnych algorytmów filtrowania typu. Precyzyjna średnia bezwzględna NIE stara się przewidzieć następnej wartości ceny. Średnia Hull jest uważana przez wielu za tak szybką i gładką jak JMA przez badania Jurik, ma dobrą prędkość i niskie opóźnienie. Problem z formułą zastosowaną w średniej Hull polega na tym, że jest ona bardzo uproszczona i prowadzi do zniekształceń cenowych, które mają słabą dokładność spowodowaną zbyt dużym obciążeniem (x 2) na najnowszych danych (piętro (długość 2)), a następnie odjęcie starego dane, które prowadzą do poważnych problemów z przechwytywaniem, które w niektórych przypadkach są dużo odchyleniami standardowymi od rzeczywistych wartości. Średnia precyzja bezargumentowa ma przekroczenie ZERO. Poniższy schemat pokazuje ogromną różnicę prędkości na 30-dniowej PLA i 30-letniej średniej Hull. PLA była cztery bary przed średnią Hull na obu głównych punktach zwrotnych wskazanych na 5-minutowej mapie FT-SE100 Future (która jest 14 różnica w Lag). Jeśli handlowałeś średnimi na swoich punktach zwrotnych, aby uzyskać krótką cenę zamknięcia w tym przykładzie, PLA sygnalizował na 3977,5, a Hull był nieco później na 3937, tylko około 40.5 punktów lub w wartościach pieniężnych 405 na kontrakt. Długi sygnał na PLA wyniósł 3936 w porównaniu z 3 956,5 Hulls, co równa się oszczędności na 205 kontraktów z sygnałem PLA. Czy to ptak. Czy to samolot. Nie ma w nim Precyzyjnych Średnich Filtrów Bezaginowych, takich jak średnia VIDAYA autorstwa Tuscara Chande, które używają zmienności do zmiany długości mają inny rodzaj formuły, która zmienia ich długość, ale proces ten nie jest wykonywany z żadną logiką. Chociaż czasami mogą działać bardzo dobrze, może to również prowadzić do filtra, który może cierpieć zarówno z opóźnieniem, jak i przekroczeniem limitu czasu. Średnia z szeregu czasowego, która jest rzeczywiście bardzo szybką średnią, może zostać przemianowana na średnią quotovershooting, ponieważ ta niedokładność czyni ją nieprzydatną do jakiejkolwiek poważnej oceny danych do wykorzystania w handlu. Filtr Kalmana często pozostaje w tyle lub wyprzedza tablice cenowe z powodu zbyt gorliwych algorytmów. Inne filtry wpływają na dynamikę cen, aby przewidzieć, co wydarzy się w następnym przedziale cenowym, i jest to również wadliwa strategia, ponieważ przeregulują one w przypadku odwrócenia wysokich odczytów pędu, pozostawiając filtr wysoko i sucho i milę od rzeczywistej aktywności cenowej . Precyzyjna średnia bezwzględna używa czystej i prostej logiki do decydowania o jej następnej wartości wyjściowej. Wielu znakomitych matematyków próbowało i nie stworzyło średnich wolnych od lagów, i generalnie powodem jest to, że ich inteligencja matematyczna nie jest poparta wysokim poziomem logiki zdroworozsądkowej. Precyzyjna średnia bezwzględna (PLA) jest zbudowana z czysto logicznych algorytmów przyczyn, które badają wiele różnych wartości, które są przechowywane w tablicach i wybierają, jaką wartość wysłać do wyjścia. Większa prędkość, wygładzanie i dokładność PLA sprawiają, że jest to doskonałe narzędzie do handlu akcjami, kontraktami terminowymi, walutami, obligacjami itp. Podobnie jak w przypadku wszystkich produktów opracowanych przez systemy Precision Trading, temat jest taki sam. napisane dla handlowców, BY THE TRADER. PLA Długość 14 i 50 na E-Mini Nasdaq futureEViews 9.5 Lista funkcji EViews oferuje szeroką gamę zaawansowanych funkcji do obsługi danych, statystyki i analizy ekonometrycznej, prognozowania i symulacji, prezentacji danych i programowania. Chociaż nie możemy podać wszystkiego, poniższa lista zawiera wgląd w ważne funkcje EViews: Podstawowe dane Obsługa numeryczna, alfanumeryczna (łańcuch znaków) i etykiety wartości serii daty. Obszerna biblioteka operatorów oraz funkcje statystyczne, matematyczne, daty i łańcuchowe. Potężny język do obsługi wyrażeń i przekształcania istniejących danych za pomocą operatorów i funkcji. Próbki i próbki obiektów ułatwiają przetwarzanie w podzbiorze danych. Obsługa złożonych struktur danych, w tym regularnych danych datowanych, nieregularnych danych dat, danych przekrojów z identyfikatorami obserwacji, datowanych i niedatowanych danych panelowych. Wielostronicowe pliki robocze. Własne, bazujące na dysku bazy danych EVI zapewniają zaawansowane funkcje zapytań i integrację z plikami roboczymi EViews. Konwertuj dane między formatami EViews i różnymi formatami arkuszy kalkulacyjnych, statystycznych i baz danych, w tym (ale nie wyłącznie): pliki Microsoft Access i Excel (w tym. XSLX i. XLSM), pliki danych Gauss Dataset, pliki SAS Transport, pliki rodzime i przenośne SPSS, Pliki Stata, nieprzetworzony tekst ASCII lub pliki binarne, bazy danych i zapytania HTML i ODBC (obsługa ODBC jest dostępna tylko w wersji Enterprise Edition). Obsługa OLE do łączenia wyników EViews, w tym tabel i wykresów, z innymi pakietami, w tym Microsoft Excel, Word i Powerpoint. Obsługa OLEDB do czytania plików roboczych i baz danych EViews za pomocą klientów obsługujących OLEDB lub niestandardowych programów. Wsparcie dla baz danych FRED (Federal Reserve Economic Data). Obsługa Enterprise Edition dla baz danych Global Insight DRIPro i DRIBase, Haver Analytics DLX, FAME, EcoWin, Bloomberg, EIA, CEIC, Datastream, FactSet i Moodys Economy. EVraws Microsoft Excel Add-in pozwala łączyć lub importować dane z plików roboczych i baz danych EViews z Excela. Funkcja "przeciągnij i upuść" do odczytu danych po prostu przenosi pliki do EViews w celu automatycznej konwersji i łączenia obcych danych z formatem plików roboczych EViews. Potężne narzędzia do tworzenia nowych stron workfile z wartości i dat w istniejących seriach. Dopasuj scalanie, dołączanie, dodawanie, podzestaw, zmienianie rozmiaru, sortowanie i przekształcanie (układanie i usuwanie) plików roboczych. Łatwa w użyciu automatyczna konwersja częstotliwości podczas kopiowania lub łączenia danych między stronami o różnej częstotliwości. Konwersja częstotliwości i łączenie dopasowań obsługuje dynamiczną aktualizację przy każdej zmianie danych. Automatyczne aktualizowanie serii formuł, które są automatycznie przeliczane po każdorazowym zmianie danych. Łatwa w użyciu konwersja częstotliwości: wystarczy skopiować lub połączyć dane między stronami o różnej częstotliwości. Narzędzia do resamplingu i generowania liczb losowych do symulacji. Generowanie liczb losowych dla 18 różnych funkcji dystrybucji za pomocą trzech różnych generatorów liczb losowych. Obsługa dostępu do napędu w chmurze umożliwia otwieranie i zapisywanie plików bezpośrednio na kontach Dropbox, OneDrive, Google Drive i Box. Obsługa danych szeregów czasowych Zintegrowane wsparcie dla obsługi dat i danych szeregów czasowych (zarówno regularnych, jak i nieregularnych). Obsługa typowych regularnych danych częstotliwości (roczna, półroczna, kwartalna, miesięczna, dwumiesięczna, dwutygodniowa, dziesięciodniowa, tygodniowa, dzienna - 5 dni w tygodniu, codziennie - 7 dni w tygodniu). Obsługa danych o wysokiej częstotliwości (intraday), z uwzględnieniem częstotliwości godzin, minut i sekund. Ponadto istnieje wiele rzadko spotykanych częstotliwości regularnych, w tym Wieloletni, Dwumiesięczny, Dwutygodniowy, Dziesięciodniowy i Dzienny z dowolnym przedziałem dni w tygodniu. Wyspecjalizowane funkcje i operatory szeregów czasowych: opóźnienia, różnice, różnice logarytmiczne, średnie ruchome itp. Konwersja częstotliwości: różne metody wysokie do niskich i od niskiego do wysokiego. Wygładzanie wykładnicze: pojedyncze, podwójne, Holt-Winters i wygładzanie ETS. Wbudowane narzędzia do regresji wybielającej. Filtrowanie Hodricka-Prescotta. Filtrowanie pasmowo-częstotliwościowe: Baxter-King, Christiano-Fitzgerald o stałej długości i pełne próbki filtrów asymetrycznych. Korekta sezonowa: spis ludności X-13, X-12-ARIMA, TramoSeaty, średnia krocząca. Interpolacja w celu uzupełnienia brakujących wartości w serii: Linear, Log-Linear, Cat-Mull-Spline, Cardinal Spline. Statystyka Podstawowe podsumowania danych podsumowania grup. Testy równości: testy t, ANOVA (zrównoważone i niezrównoważone, z różnicami heteroskedastycznymi lub bez nich), Wilcoxon, Mann-Whitney, Median Chi-square, Kruskal-Wallis, van der Waerden, test F, Siegel-Tukey, Bartlett , Levene, Brown-Forsythe. Tabulacja jednokierunkowa z pomiarami asocjacji (Współczynnik Phi, Cramers V, Współczynnik kontyngencji) i test niezależności (Pearson Chi-Square, iloraz wiarygodności G2). Analiza kowariancji i korelacji, w tym porządek rang Pearson, Spearman, Kendalls tau-a i tau-b oraz analiza częściowa. Analiza głównych składników obejmująca wykresy piarży, biploty i wykresy obciążeń oraz obliczenia ważonych wyników składowych. Analiza czynnikowa pozwalająca na obliczenie miar asocjacji (w tym kowariancji i korelacji), szacunków unikalności, szacunkowych współczynników obciążenia i ocen czynników, a także przeprowadzenie diagnostyki szacunkowej i rotacji czynników za pomocą jednej z ponad 30 różnych metod ortogonalnych i ukośnych. Testy Empirycznej Dystrybucji (EDF) dla rozkładów Normalnych, Wykładniczych, Ekstremalnych, Logistycznych, Chi-kwadratowych, Weibulla lub Gammy (Kołmogorow-Smirnow, Lilliefors, Cramer-von Mises, Anderson-Darling, Watson). Histogramy, wielokąty częstotliwości, wielokąty o częstotliwości krawędzi, średnie przesunięte histogramy, kwantyle ocalałego CDF, kwantyle-kwantyle, gęstość jądra, dopasowane rozkłady teoretyczne, wykresy boków. Wykresy rozrzutu z parametrycznymi i nieparametrycznymi liniami regresji (LOWESS, lokalny wielomian), regresja jądra (Nadaraya-Watson, lokalny liniowy, lokalny wielomian). lub elipsy zaufania. Autokorelacja szeregów czasowych, częściowa autokorelacja, korelacja krzyżowa, statystyki Q. Testy przyczynowości Grangera, w tym przyczynowość Grangera. Testy pierwiastkowe: Rozszerzony Dickey-Fuller, GLS przekształcony Dickey-Fuller, Phillips-Perron, KPSS, Eliot-Richardson-Stock Point Optimal, Ng-Perron, a także testy dla pierwiastków z punktami przerwania. Testy kointegracyjne: Johansen, Engle-Granger, Phillips-Ouliaris, zmienne dodane do Park i stabilność Hansena. Testy niezależności: testy współczynników Brock, Decherta, Scheinkmana i LeBarona Warianty: Lo i MacKinlay, Kim wild bootstrap, Wrights, score-score i sign-tests. Testy stosunku wariancji i wielokrotności porównania (Richardson i Smith, Chow i Denning). Długookresowe obliczenia wariancji i kowariancji: symetryczne lub jednostronne kowariancje długoterminowe z użyciem jądra nieparametrycznego (Newey-West 1987, Andrews 1991), parametryczne VARHAC (Den Haan i Levin 1997) i prewhit jądro (Andrews i Monahan 1992) metody. Ponadto EViews obsługuje Andrews (1991) i Newey-West (1994) automatyczne metody wyboru szerokości pasma dla estymatorów jądra oraz metody selekcji długości opóźnienia oparte na kryteriach informacyjnych dla VARHAC i oszacowania przedwstępnego. Statystyki i testy z podziałem na grupy i zespoły. Testy pierwiastkowe: Levin-Lin-Chu, Breitung, Im-Pesaran-Shin, Fisher, Hadri. Testy kointegracyjne: Pedroni, Kao, Maddala i Wu. Panel w obrębie kowariancji szeregowych i głównych komponentów. Dumitrescu-Hurlin (2017) testy przyczynowości panelowej. Przekrojowe testy zależności. Estymacja Regresja Liniowe i nieliniowe zwykłe najmniejsze kwadraty (regresja wielokrotna). Regresja liniowa z PDL na dowolnej liczbie niezależnych zmiennych. Solidna regresja. Analityczne pochodne do estymacji nieliniowej. Ważone najmniejsze kwadraty. Białe i Newey-West solidne błędy standardowe. HAC standard errors may be computed using nonparametric kernel, parametric VARHAC, and prewhitened kernel methods, and allow for Andrews and Newey-West automatic bandwidth selection methods for kernel estimators, and information criteria based lag length selection methods for VARHAC and prewhitening estimation. Linear quantile regression and least absolute deviations (LAD), including both Hubers Sandwich and bootstrapping covariance calculations. Stepwise regression with seven different selection procedures. Threshold regression including TAR and SETAR. ARMA and ARMAX Linear models with autoregressive moving average, seasonal autoregressive, and seasonal moving average errors. Nonlinear models with AR and SAR specifications. Estimation using the backcasting method of Box and Jenkins, conditional least squares, ML or GLS. Fractionally integrated ARFIMA models. Instrumental Variables and GMM Linear and nonlinear two-stage least squaresinstrumental variables (2SLSIV) and Generalized Method of Moments (GMM) estimation. Linear and nonlinear 2SLSIV estimation with AR and SAR errors. Limited Information Maximum Likelihood (LIML) and K-class estimation. Wide range of GMM weighting matrix specifications (White, HAC, User-provided) with control over weight matrix iteration. GMM estimation options include continuously updating estimation (CUE), and a host of new standard error options, including Windmeijer standard errors. IVGMM specific diagnostics include Instrument Orthogonality Test, a Regressor Endogeneity Test, a Weak Instrument Test, and a GMM specific breakpoint test. ARCHGARCH GARCH(p, q), EGARCH, TARCH, Component GARCH, Power ARCH, Integrated GARCH. The linear or nonlinear mean equation may include ARCH and ARMA terms both the mean and variance equations allow for exogenous variables. Normal, Students t, and Generalized Error Distributions. Bollerslev-Wooldridge robust standard errors. In - and out-of sample forecasts of the conditional variance and mean, and permanent components. Limited Dependent Variable Models Binary Logit, Probit, and Gompit (Extreme Value). Ordered Logit, Probit, and Gompit (Extreme Value). Censored and truncated models with normal, logistic, and extreme value errors (Tobit, etc.). Count models with Poisson, negative binomial, and quasi-maximum likelihood (QML) specifications. Heckman Selection models. HuberWhite robust standard errors. Count models support generalized linear model or QML standard errors. Hosmer-Lemeshow and Andrews Goodness-of-Fit testing for binary models. Easily save results (including generalized residuals and gradients) to new EViews objects for further analysis. General GLM estimation engine may be used to estimate several of these models, with the option to include robust covariances. Panel DataPooled Time Series, Cross-Sectional Data Linear and nonlinear estimation with additive cross-section and period fixed or random effects. Choice of quadratic unbiased estimators (QUEs) for component variances in random effects models: Swamy-Arora, Wallace-Hussain, Wansbeek-Kapteyn. 2SLSIV estimation with cross-section and period fixed or random effects. Estimation with AR errors using nonlinear least squares on a transformed specification Generalized least squares, generalized 2SLSIV estimation, GMM estimation allowing for cross-section or period heteroskedastic and correlated specifications. Linear dynamic panel data estimation using first differences or orthogonal deviations with period-specific predetermined instruments (Arellano-Bond). Panel serial correlation tests (Arellano-Bond). Robust standard error calculations include seven types of robust White and Panel-corrected standard errors (PCSE). Testing of coefficient restrictions, omitted and redundant variables, Hausman test for correlated random effects. Panel unit root tests: Levin-Lin-Chu, Breitung, Im-Pesaran-Shin, Fisher-type tests using ADF and PP tests (Maddala-Wu, Choi), Hadri. Panel cointegration estimation: Fully Modified OLS (FMOLS, Pedroni 2000) or Dynamic Ordinary Least Squares (DOLS, Kao and Chaing 2000, Mark and Sul 2003). Pooled Mean Group (PMG) estimation. Generalized Linear Models Normal, Poisson, Binomial, Negative Binomial, Gamma, Inverse Gaussian, Exponential Mena, Power Mean, Binomial Squared families. Identity, log, log-complement, logit, probit, log-log, complimentary log-log, inverse, power, power odds ratio, Box-Cox, Box-Cox odds ratio link functions. Prior variance and frequency weighting. Fixed, Pearson Chi-Sq, deviance, and user-specified dispersion specifications. Support for QML estimation and testing. Quadratic Hill Climbing, Newton-Raphson, IRLS - Fisher Scoring, and BHHH estimation algorithms. Ordinary coefficient covariances computed using expected or observed Hessian or the outer product of the gradients. Robust covariance estimates using GLM, HAC, or HuberWhite methods. Single Equation Cointegrating Regression Support for three fully efficient estimation methods, Fully Modified OLS (Phillips and Hansen 1992), Canonical Cointegrating Regression (Park 1992), and Dynamic OLS (Saikkonen 1992, Stock and Watson 1993 Engle and Granger (1987) and Phillips and Ouliaris (1990) residual-based tests, Hansens (1992b) instability test, and Parks (1992) added variables test. Flexible specification of the trend and deterministic regressors in the equation and cointegrating regressors specification. Fully featured estimation of long-run variances for FMOLS and CCR. Automatic or fixed lag selection for DOLS lags and leads and for long-run variance whitening regression. Rescaled OLS and robust standard error calculations for DOLS. User-specified Maximum Likelihood Use standard EViews series expressions to describe the log likelihood contributions. Examples for multinomial and conditional logit, Box-Cox transformation models, disequilibrium switching models, probit model s with heteroskedastic errors, nested logit, Heckman sample selection, and Weibull hazard models. Systems of Equations Linear and nonlinear estimation. Least squares, 2SLS, equation weighted estimation, Seemingly Unrelated Regression, and Three-Stage Least Squares. GMM with White and HAC weighting matrices. AR estimation using nonlinear least squares on a transformed specification. Full Information Maximum Likelihood (FIML). Estimate structural factorizations in VARs by imposing short - or long-run restrictions. Bayesian VARs. Impulse response functions in various tabular and graphical formats with standard errors calculated analytically or by Monte Carlo methods. Impulse response shocks computed from Cholesky factorization, one-unit or one-standard deviation residuals (ignoring correlations), generalized impulses, structural factorization, or a user-specified vectormatrix form. Impose and test linear restrictions on the cointegrating relations andor adjustment coefficients in VEC models. View or generate cointegrating relations from estimated VEC models. Extensive diagnostics including: Granger causality tests, joint lag exclusion tests, lag length criteria evaluation, correlograms, autocorrelation, normality and heteroskedasticity testing, cointegration testing, other multivariate diagnostics. Multivariate ARCH Conditional Constant Correlation (p, q), Diagonal VECH (p, q), Diagonal BEKK (p, q), with asymmetric terms. Extensive parameterization choice for the Diagonal VECHs coefficient matrix. Exogenous variables allowed in the mean and variance equations nonlinear and AR terms allowed in the mean equations. Bollerslev-Wooldridge robust standard errors. Normal or Students t multivariate error distribution A choice of analytic or (fast or slow) numeric derivatives. (Analytics derivatives not available for some complex models.) Generate covariance, variance, or correlation in various tabular and graphical formats from estimated ARCH models. State Space Kalman filter algorithm for estimating user-specified single - and multiequation structural models. Exogenous variables in the state equation and fully parameterized variance specifications. Generate one-step ahead, filtered, or smoothed signals, states, and errors. Examples include time-varying parameter, multivariate ARMA, and quasilikelihood stochastic volatility models. Testing and Evaluation Actual, fitted, residual plots. Wald tests for linear and nonlinear coefficient restrictions confidence ellipses showing the joint confidence region of any two functions of estimated parameters. Other coefficient diagnostics: standardized coefficients and coefficient elasticities, confidence intervals, variance inflation factors, coefficient variance decompositions. Omitted and redundant variables LR tests, residual and squared residual correlograms and Q-statistics, residual serial correlation and ARCH LM tests. White, Breusch-Pagan, Godfrey, Harvey and Glejser heteroskedasticity tests. Stability diagnostics: Chow breakpoint and forecast tests, Quandt-Andrews unknown breakpoint test, Bai-Perron breakpoint tests, Ramsey RESET tests, OLS recursive estimation, influence statistics, leverage plots. ARMA equation diagnostics: graphs or tables of the inverse roots of the AR andor MA characteristic polynomial, compare the theoretical (estimated) autocorrelation pattern with the actual correlation pattern for the structural residuals, display the ARMA impulse response to an innovation shock and the ARMA frequency spectrum. Easily save results (coefficients, coefficient covariance matrices, residuals, gradients, etc.) to EViews objects for further analysis. See also Estimation and Systems of Equations for additional specialized testing procedures. Forecasting and Simulation In - or out-of-sample static or dynamic forecasting from estimated equation objects with calculation of the standard error of the forecast. Forecast graphs and in-sample forecast evaluation: RMSE, MAE, MAPE, Theil Inequality Coefficient and proportions State-of-the-art model building tools for multiple equation forecasting and multivariate simulation. Model equations may be entered in text or as links for automatic updating on re-estimation. Display dependency structure or endogenous and exogenous variables of your equations. Gauss-Seidel, Broyden and Newton model solvers for non-stochastic and stochastic simulation. Non-stochastic forward solution solve for model consistent expectations. Stochasitc simulation can use bootstrapped residuals. Solve control problems so that endogenous variable achieves a user-specified target. Sophisticated equation normalization, add factor and override support. Manage and compare multiple solution scenarios involving various sets of assumptions. Built-in model views and procedures display simulation results in graphical or tabular form. Graphs and Tables Line, dot plot, area, bar, spike, seasonal, pie, xy-line, scatterplots, boxplots, error bar, high-low-open-close, and area band. Powerful, easy-to-use categorical and summary graphs. Auto-updating graphs which update as underlying data change. Observation info and value display when you hover the cursor over a point in the graph. Histograms, average shifted historgrams, frequency polyons, edge frequency polygons, boxplots, kernel density, fitted theoretical distributions, boxplots, CDF, survivor, quantile, quantile-quantile. Scatterplots with any combination parametric and nonparametric kernel (Nadaraya-Watson, local linear, local polynomial) and nearest neighbor (LOWESS) regression lines, or confidence ellipses. Interactive point-and-click or command-based customization. Extensive customization of graph background, frame, legends, axes, scaling, lines, symbols, text, shading, fading, with improved graph template features. Table customization with control over cell font face, size, and color, cell background color and borders, merging, and annotation. Copy-and-paste graphs into other Windows applications, or save graphs as Windows regular or enhanced metafiles, encapsulated PostScript files, bitmaps, GIFs, PNGs or JPGs. Copy-and-paste tables to another application or save to an RTF, HTML, or text file. Manage graphs and tables together in a spool object that lets you display multiple results and analyses in one object Commands and Programming Object-oriented command language provides access to menu items. Batch execution of commands in program files. Looping and condition branching, subroutine, and macro processing. String and string vector objects for string processing. Extensive library of string and string list functions. Extensive matrix support: matrix manipulation, multiplication, inversion, Kronecker products, eigenvalue solution, and singular value decomposition. External Interface and Add-Ins EViews COM automation server support so that external programs or scripts can launch or control EViews, transfer data, and execute EViews commands. EViews offers COM Automation client support application for MATLAB and R servers so that EViews may be used to launch or control the application, transfer data, or execute commands. The EViews Microsoft Excel Add-in offers a simple interface for fetching and linking from within Microsoft Excel (2000 and later) to series and matrix objects stored in EViews workfiles and databases. The EViews Add-ins infrastructure offers seamless access to user-defined programs using the standard EViews command, menu, and object interface. Download and install predefined Add-ins from the EViews website. Home AboutContact For sales information please email saleseviews For technical support please email supporteviews Please include your serial number with all email correspondence. For additional contact information, see our About page.
No comments:
Post a Comment