विदेशी मुद्रा - परीक्षक -1- ट्यूटोरियल - ऑन - एक्सेल

Garch 8211 ट्यूटोरियल और एक्सेल स्प्रैडशीट यह लेख GARCH, इसके बुनियादी सिद्धांतों का सरल परिचय देता है, और GARCH (1,1) के लिए एक एक्सेल स्प्रेडशीट प्रदान करता है। अगर आप स्प्रेडशीट डाउनलोड करना चाहते हैं, तो नीचे नीचे स्क्रॉल करें, लेकिन मैं आपको इस गाइड को पढ़ने के लिए प्रोत्साहित करता हूं ताकि आप GARCH के सिद्धांतों को समझ सकें। कम से कम वर्ग आंकड़ों में एक मूल अवधारणा है, और व्यापक रूप से इंजीनियरिंग, विज्ञान, अर्थमिति और वित्त सहित कई क्षेत्रों में उपयोग किया जाता है। कम से कम वर्ग निर्धारित करता है कि एक अन्य चर के भिन्नता (स्वतंत्र चर को कॉल) के जवाब में एक निर्भर चर परिवर्तन कैसे होता है। वास्तविक और भविष्यवाणी मूल्य के बीच का अंतर अवशिष्ट के रूप में जाना जाता है। एक मॉडलिंग फिटिंग में अवशेषों के वर्गों के योग को कम करना शामिल है। कम से कम चौरस दृष्टिकोण मानता है कि चुकता त्रुटि पूरे डेटा सेट में एक समान आयाम है। यह धारणा समलैंगिकता के रूप में जाना जाता है लेकिन वित्तीय डेटा (समय श्रृंखला के रूप में जाना जाता है) में उच्च और निम्न वाष्पशीलता की अवधि होती है, साथ ही उच्च अस्थिरता की अवधि अक्सर एक साथ क्लस्टरिंग होती है। इसे हेरोरोस्कोकैडिसिटी के रूप में जाना जाता है मॉडलिंग फिटिंग के संदर्भ में, इसका मतलब है कि अवशिष्ट परिमाण में भिन्नता है। अस्थिरता क्लस्टरिंग का अर्थ है डेटा स्वतः सहसंबद्ध है I GARCH एक सांख्यिकीय उपकरण है जो कि आंकड़ों के अवशेषों का अनुमान लगाने में मदद करता है ARCH का मतलब है आटोएरेशैसिव कंडिशनल हाटरोस्केडेसिटिशी और गर्चे से करीबी संबंध है। स्टॉक की अस्थिरता की भविष्यवाणी करने के लिए सबसे आसान तरीका एक दिन का मानक विचलन है, और 252 व्यापारिक दिनों के साथ एक रोलिंग वर्ष पर विचार करने देता है। अगर हम अगले दिन शेयर की कीमतों की भविष्यवाणी करना चाहते हैं, तो इसका मतलब आमतौर पर एक सुरक्षित प्रारंभिक बिंदु है लेकिन मतलब प्रत्येक दिन एक ही वजन के साथ व्यवहार करता है। हाल के अतीत के महत्व को अधिक तार्किक है, शायद एक घातीय भारित औसत टैंकरो स्टॉक शेयर की अनुमानित करने के लिए एक बेहतर तरीका है। हालांकि, इस पद्धति में एक वर्ष से भी ज्यादा पुराने आंकड़ों पर कब्जा नहीं होता है, और भार सामान्य तौर पर मनमानी है। एआरसीएच मॉडल, हालांकि, प्रत्येक अवशिष्ट जैसे वजन के अनुसार अलग-अलग होता है, जो कि सबसे अच्छा फिट प्राप्त होता है। गार्चे (जनरल ऑटोरेग्रेसिव कंडिशनल हिटरोसासिसिसिटीिसी) समान है, लेकिन हालिया डेटा को अधिक महत्व देता है। GARCH (p, q) मॉडल के दो विशिष्ट मानदंड पी है जो GARCH शब्द की संख्या है और q एआरएपी शर्तों की संख्या है शोध (1,1) निम्नलिखित समीकरण द्वारा परिभाषित किया गया है। एच विचरण है, अवशिष्ट स्क्वायर है, टी समय का अर्थ है , और अधिकतम संभावना अनुमान द्वारा निर्धारित अनुभवजन्य मापदंड हैं समीकरण हमें बताता है कि टॉमोरो विचरण आज के स्क्वायर अवशिष्ट, आज के विचरण का एक फ़ंक्शन है, भारित औसत दीर्घकालिक विचरण खोज (1,1) केवल एक वर्ग अवशिष्ट और एक वर्ग विचरण के बाद ही कब्जा करता है। यह एक जादू की छड़ी नहीं है, और वित्तीय विश्लेषकों को उच्च सावधानी के साथ दृष्टिकोण का उपयोग करना चाहिए। उपयुक्त परिस्थितियों को देखते हुए, अनुमानित विचरण वास्तविक विचरण से बहुत भिन्न हो सकते हैं। लैजंग बॉक्स टेक्स्ट जैसे तकनीकों का उपयोग यह निर्धारित करने के लिए किया जाता है कि क्या कोई भी autocorrelation शेष में रहता है। कई शोधकर्ताओं ने गर्ट (1,1) के मॉडल में कमियों को उजागर किया है, जिसमें एसएपीपी 500 में अस्थिरता की भविष्यवाणी करने में विफलता भी शामिल है, जो अन्य तरीकों से ज्यादा सही है। एक्सेल में ग्रीक इस समय की सीरीज़ डेटा पर एक्सेल स्प्रैडशीट मॉडल गार्च (1,1) आप अपने डेटा का उपयोग कर सकते हैं, लेकिन स्प्रैडशीट मई 2007 और अक्टूबर 2011 के बीच GBPCAD विनिमय दर का उपयोग करता है (इस विदेशी मुद्रा डेटा डाउनलोडर स्प्रैडशीट का उपयोग करते हुए डेटा)। स्प्रैडशीट Excel8217s सॉल्वर का अधिकतम संभावना अनुमान के लिए उपयोग करता है, लेकिन इसके उपयोग पर पूर्ण निर्देश दिए गए हैं। Ldquo Garch 8211 पर विचार करें ट्यूटोरियल और एक्सेल स्प्रेडशीट rdquo हैलो मैं वास्तव में कदम से कदम समझना चाहूंगा कि कैसे एक मॉडेल बनाने के लिए मुझे अपनी थीसिस की बहुत ज़रूरत है मैं समझता हूं कि मैं एक स्तंभ स्तंभ प्राप्त करता है और फिर कृपया मुझे फ्री स्प्रेडशीट्स मास्टर नॉलेज बेस की तरह मदद करें हाल के पोस्टमेटा ट्रैडर 4 रणनीति परीक्षक ट्यूटोरियल अपने विशेषज्ञ सलाहकार से अधिक का लाभ उठाने के लिए, आपको मेटाट्रेडर्स रणनीति का उपयोग करके अपनी रणनीति का अनुकूलन और बैकस्टेस्ट करना होगा परीक्षक। एक डेमो खाते पर आगे के परीक्षण जरूरी है, जबकि बैटिंग करने से आप बस कुछ ही मिनटों में लंबी अवधि में व्यापार का अनुकरण कर सकते हैं। और ऑप्टिमाइज़ेशन की सुविधा के साथ, आप यह पता लगा सकते हैं कि चयनित ऐतिहासिक चार्ट अवधि के दौरान कौन सी सेटिंग्स सर्वश्रेष्ठ प्रदर्शन करती हैं। मेटाट्रेडर्स रणनीति परीक्षक की सटीकता पर काफी बहस हुई है। सबसे अच्छे रूप में, बैकटेस्टिंग केवल वास्तविक समय में ट्रेडों को कैसे निष्पादित किया जाएगा, इसका करीब-करीब अनुमान लगाता है। लेकिन इसका एकमात्र उपकरण व्यापार परिस्थितियों की एक विस्तृत श्रृंखला पर तेजी से किसी भी रणनीति का परीक्षण करने के लिए उपलब्ध है, और यह कि आपको अच्छी तरह से उपयोग करने का तरीका सीखना चाहिए। टूलबार पर उपयुक्त बटन क्लिक करके या दृश्य मेनू से स्ट्रेटेजी परीक्षक को चुनकर मेटा ट्रेडर में स्ट्रेटेजी परीक्षक खोलें। इतिहास केंद्र बैक-टेस्टिंग या अनुकूलन करने से पहले, यह सुनिश्चित करना महत्वपूर्ण है कि आपका इतिहास डेटा पूरा और सटीक है, खासकर यदि आप हर टिकट का उपयोग अपने परीक्षण मॉडल के रूप में कर रहे हैं यदि आप अपने जर्नल लॉग में बेमेल चार्ट त्रुटियां देखते हैं या यदि आपकी मॉडलिंग की गुणवत्ता 90 से कम है, तो आपका इतिहास डेटा सटीक टिक्स उत्पन्न करने के लिए अपर्याप्त है। टूल मेनू से इतिहास केंद्र खोलें या अपने कीबोर्ड पर F2 दबाकर बाएं कॉलम में चार्ट जोड़ी के लिए दो बार क्लिक करें जिसे आप बैकटेस्ट करना चाहते हैं। समय अवधि की एक सूची नीचे दिखाई देगी उस अवधि के लिए इतिहास डेटा को लोड करने के लिए 1 मिनट (एम 1) पर डबल क्लिक करके प्रारंभ करें बैकस्टर टीओक्स उत्पन्न करने के लिए एम 1 डेटा का उपयोग करता है, इसलिए यह महत्वपूर्ण है कि आपका एम 1 डेटा पूरा हो गया। इतिहास केंद्र से, आप बैकटेस्टिंग में उपयोग करने के लिए डेटा डाउनलोड या आयात कर सकते हैं। आपका ब्रोकर स्वचालित रूप से कुछ हालिया डेटा प्रदान करेगा, लेकिन यह लंबे बैकस्ट के लिए पर्याप्त नहीं होगा। इसके अलावा, मेटा ट्रेडर (डाउनलोड बटन के माध्यम से सुलभ) से मुफ्त डाउनलोड करने योग्य डेटा हमेशा पूर्ण नहीं होता है, और इसमें बड़े अंतराल शामिल हो सकते हैं। आप forextesterdatadatasources. html से मुफ्त एम 1 डेटा डाउनलोड कर सकते हैं। सबसे पहले, बाएं हाथ की तरफ से सूची के प्रतीक के लिए एम 1 अवधि चुनें। आयात करें बटन पर क्लिक करें, और उसके बाद बस डाउनलोड किए गए M1 डेटा फ़ाइल को चुनने के लिए आयात करें संवाद में ब्राउज़ करें पर क्लिक करें। डेटा आयात करने के लिए ओके दबाएं - इसमें कई मिनट लग सकते हैं। आपके पास अब उस प्रतीक के लिए कई वर्ष एम 1 डेटा हैं उच्च समय सीमा पर इस डेटा का उपयोग करने के लिए, आपको मेटाट्रेडर के साथ आने वाली अवधि कनवर्टर स्क्रिप्ट का उपयोग करने की आवश्यकता होगी। एक चार्ट विंडो खोलें और उसे एम 1 पर सेट करें चार्ट पर नेविगेटर विंडो से अवधि कनवर्टर स्क्रिप्ट को खींचें और छोड़ें, और ExtPeriodMultiplier सेटिंग को कन्वर्ट करने के लिए मिनटों की संख्या में सेट करें। एम 15 के लिए, एच 1 के लिए 15 का उपयोग करें, एच 4 के लिए 60 का उपयोग करें, 240 का उपयोग करें, और इसी तरह। उन सभी प्रतीकों के लिए इस प्रक्रिया को दोहराएं जिसमें आप परीक्षण करने की योजना बनाते हैं। आपके पास पर्याप्त इतिहास डेटा होने के बाद, आप परीक्षण शुरू कर सकते हैं। नीचे दिया गया वीडियो एम 1 डेटा आयात करने और परिवर्तित करने की प्रक्रिया को दर्शाता है: अनुकूलन मेटाट्रेडर 4 की ऑप्टिमाइज़ेशन सुविधा आपको चयनित चार्ट, अवधि और दिनांक सीमा के लिए सबसे अधिक लाभदायक सेटिंग्स ढूंढने के लिए विशेषज्ञ सलाहकार सेटिंग के हजारों संयोजनों का परीक्षण करने की अनुमति देती है। अधिकतम लाभप्रदता के लिए संकेतक आधारित रणनीति को अनुकूलित करना होगा। हालांकि, लगभग सभी ईएएस अनुकूलन से लाभान्वित होंगे - यहां तक ​​कि उन टिक डेटा पर ट्रेड करें, बशर्ते आप पूर्ण एम 1 इतिहास डेटा (ऊपर देखें)। जबकि ऑप्टिमाइज़र चयनित दिनांक सीमा के लिए सबसे लाभदायक सेटिंग्स वापस करेगा, लेकिन यह कोई गारंटी नहीं है कि ये सेटिंग भविष्य में लाभदायक होगी। बाज़ार की स्थितियां अक्सर बदलती हैं, इसलिए सर्वोत्तम परिणामों के लिए अपने विशेषज्ञ सलाहकार को नियमित रूप से पुन: अनुकूलित करना महत्वपूर्ण है। अपने विशेषज्ञ सलाहकार को अनुकूलित करने के लिए, पहले इसे विशेषज्ञ सलाहकार ड्रॉप-डाउन बॉक्स से चुनें। प्रतीक बॉक्स से मुद्रा युग्म और अवधि बॉक्स से चार्ट अवधि चुनें। मॉडल के लिए आप आम तौर पर केवल ओपन कीमतों का चयन करना चाहते हैं, जब तक कि आप टिकटिक डेटा पर चलने वाले ईए को अनुकूलित नहीं कर रहे हों। उस मामले में, हर टिक का चयन करें उपयोग दिनांक विकल्प की जांच करें और इसके लिए अनुकूलित करने के लिए कई तिथियां चुनें। अंत में, सुनिश्चित करें कि अनुकूलन की जांच की जाती है अपने विशेषज्ञ सलाहकार सेटिंग्स को खोलने के लिए विशेषज्ञ गुण बटन पर क्लिक करें। इनपुट टैब के तहत, जहां आप अनुकूलित करने के लिए मूल्यों की श्रेणी दर्ज करेंगे। प्रारंभ कॉलम किसी दिए गए सेटिंग के लिए सबसे कम मूल्य होगा, जबकि स्टॉप कॉलम उच्चतम होगा स्टेप कॉलम वह राशि है जो ऑप्टिमाइज़र स्टार्ट टू द स्टॉप सेटिंग के माध्यम से कदम रखेगा। उपरोक्त छवि में हम एक विशेषज्ञ सलाहकार के लिए एसएल, टीएस और टीपी सेटिंग्स का अनुकूलन कर रहे हैं। प्रारंभ मान 20 है, चरण 20 है और स्टॉप 200 है। अनुकूलक 20, 40, 60 और इतने पर 200 से मूल्यों के हर संयोजन का परीक्षण करेगा। एक प्रारंभ, चरण और स्टॉप मान का उपयोग करें जो कि उपयुक्त है आप अनुकूलित कर रहे हैं सेटिंग यहां तक ​​कि मान (5, 10, आदि) अच्छे हैं उस सेटिंग को अनुकूलित करने के लिए अब तक बाईं ओर स्थित चेकबॉक्स का चयन किया जाना चाहिए। कोई भी सेटिंग जो कि जांच नहीं की गई है, अनुकूलन के समय वैल्यू कॉलम में नंबर का उपयोग करेगी। टेस्टिंग टैब के अंतर्गत, आप आरंभिक जमा को कुछ और अधिक यथार्थवादी के लिए समायोजित कर सकते हैं। अन्य सेटिंग्स को उनके डिफ़ॉल्ट पर छोड़ दें जब आप अनुकूलन शुरू करने के लिए तैयार हैं, तो स्ट्रैटेजी परीक्षक खिड़की के नीचे दाईं ओर स्थित प्रारंभ बटन दबाएं। अवधि के आधार पर, तिथि सीमा, परीक्षण मॉडल और सेटिंग्स की संख्या को ऑप्टिमाइज़ करने के लिए यह कुछ मिनटों से कहीं भी कई घंटे तक ले जा सकता है। यदि यह बहुत अधिक समय ले रहा है, तो समय सीमा को छोटा करने, कम सेटिंग्स को अनुकूलित करने या बड़े कदम मान का उपयोग करने पर विचार करें। ऑप्टिमाइज़ेशन समाप्त हो जाने के बाद, ऑप्टिमाइज़ेशन परिणाम टैब खोलें और परिणामों को सॉर्ट करने के लिए लाभ कॉलम को डबल-क्लिक करें। परीक्षक में इसे लोड करने के लिए किसी भी परिणाम को डबल-क्लिक करें। चयनित सेटिंग्स के साथ बैकस्टेस्ट करने के लिए फिर से शुरू करें बटन दबाएं। बैकटेस्टिंग अब तक, यह स्पष्ट होना चाहिए कि बैकस्टर कैसे कार्य करता है। अपने विशेषज्ञ सलाहकार का चयन करें प्रतीक । अवधि और मॉडल उपयोग दिनांक बॉक्स की जांच करें और एक तिथि सीमा चुनें। दृश्य मोड का चयन केवल तभी करें जब आप बैकटेस्टिंग के विज़ुअल वॉयथ्रू चाहते हों। अनुकूलन छोड़ें अनियंत्रित विशेषज्ञ गुण बटन को दबाएं और इनपुट टैब के तहत वैल्यू कॉलम में अपनी सेटिंग्स दर्ज करें। आप नीचे दाईं ओर के बटनों का उपयोग करके सेटिंग लोड या सहेज सकते हैं। प्रारंभ, चरण और रोक स्तंभों को अनदेखा कर दिया जाता है, चूंकि चेकबॉक्स होते हैं विशेषज्ञ गुण संवाद को बंद करें और परीक्षण शुरू करने के लिए प्रारंभ दबाएं। आपकी सेटिंग के आधार पर यह कुछ सेकंड से कुछ मिनट तक ले जाएगा। परीक्षण पूरा करने के बाद, अपने परिणामों को देखने के लिए नीचे रिपोर्ट टैब खोलें। कुछ आंकड़े इस पर ध्यान देते हैं: कुल शुद्ध लाभ - सकल लाभ घटा सकल नुकसान लाभ का कारक - सकल लाभ का सकल लाभ का अनुपात उच्चतर बेहतर है, 1.5 से ऊपर कुछ अच्छा है। निरपेक्ष आहरण - आपकी प्रारंभिक जमा राशि का ढांचा उच्च खींचा संभावना की संभावना बढ़ जाती है कि आपका खाता उड़ा जाएगा। लाभ व्यापार - आपका कुल जीत प्रतिशत मॉडलिंग की गुणवत्ता - केवल महत्वपूर्ण यदि आपका परीक्षण मॉडल हर टिकटिक है यदि हां, तो यह 90 पर होना चाहिए। यदि नहीं, तो सटीक एम 1 डेटा के साथ अपने इतिहास को अपडेट करने के लिए उपरोक्त निर्देशों का पालन करें रणनीति परीक्षक के निचले भाग में परिणाम टैब आपको खुले और बंद किए गए आदेशों पर विवरण देता है, जिसमें ट्रेलिंग स्टॉप, लाभ और स्टॉप लॉस शामिल है। अपने परिणामों के दृश्य प्रतिनिधित्व प्राप्त करने के लिए ओपन चार्ट बटन पर क्लिक करें। अपने नए ईए का परीक्षण करते समय, यह सुनिश्चित करने के लिए इन बारीकी से जांच करें कि आपकी रणनीति उद्देश्य से काम कर रही है फॉरवर्ड विश्लेषण चलें जबकि बैकस्टेस्टिंग और ऑप्टिमाइज़ेशन आपको एक अच्छा विचार दे सकता है कि आपका ईए कैसे व्यापार करेगा, आपको यह सुनिश्चित करने के लिए अधिक व्यापक परीक्षण करने की आवश्यकता होगी कि आपका ट्रेडिंग सिस्टम वास्तव में लाभदायक है। इसे प्राप्त करने का सबसे अच्छा तरीका चलना-आगे विश्लेषण कहा जाता है। आगे चलकर विश्लेषण में ऑप्टिमाइज़ेशन और बैकटेस्टिंग के कई चक्र होते हैं, और लंबी अवधि में परीक्षण के परिणामों का विश्लेषण करते हैं। चलने के आगे के विश्लेषण पर हमारा आलेख इस प्रक्रिया को अधिक विस्तार से बताता है। मेटाट्रेडर के लिए हमारे चलो फॉरवर्ड एनालाइज़र आपको डब्ल्यूएफए को जल्दी और आसानी से करने की अनुमति देता है।