Os melhores robôs de Forex Neste site eu ofereço a minha coleção de Forex. Um monte de material útil para iniciantes e profissionais. - Para robôs de negociação automática muito. - Para os programadores têm um monte de código aberto MQL4. - Para iniciantes há vídeos e livros. - Para os comerciantes que trabalham mãos têm excelentes estratégias de negociação. E muitos outros. Tudo o que você precisa está disponível neste tamanho de pacote de mais de 1.300 megabytes. Veja meus backtesting de consultores especializados. Testa as contas de demonstração. É apenas um 30 robôs forex. Na coleção de milhares deles. Veja quais indicadores e sistemas de negociação estão na coleção. É realmente um material único. O melhor deste pacote que você não encontrará. O melhor Forex Robots MT4 EAs e Expert Expert GRATUITO. (Night and day scalpers) Lista NOVO Robôs: MA Virtual, FreeMan, MA EURUSD, 2MA RSI, 2MA MM, MA ajustável 3G, BollingerBands, Macross 0.2, EuroW, Forex Cleaner, ForexGridTraderEA, EA Bill Gates 2, H1, FBMA, Breakout , Parabolic, RSI, EuroQ, Auto-lucro 3.0, JapanMoney, MAshka, StableTrend, DinamicST, ScalpingMA 3.4.0, MSTsignal 2, ElvisFinal, ExpertMA, ForexHacked, ForexAmerobot, EA Strategy. Recomendamos que você olhe para um novo e rentável forex robôs em nosso recurso forex. Muitas estratégias diferentes, sistemas negociando, automático e manual. Robôs automáticos em indicadores de média móvel, zig zag, sar parabólico e muitos outros. Grid, martingale, scalpers, etc Nós adicionamos apenas rentáveis e melhores robôs forex no mundo. Execute backtest e comércio em demo e contas ao vivo. Por favor, veja a página de resultados (Desempenho). Mais de 30 forex rentável na página de resultados e mais de 1000 outros materiais na página forex software. Outros EA (Apenas rentável) Forex EA Auto-profit 3.0. Expert Advisor Estratégia, Robô Forex Bill Gates 2 e outros MT4 EA. Backtesting MT4 Tick indicador de gráfico, software de copiadora, Rsi alerta indicador, Precisa forex indicador e outros. Sistema de negociação Em nosso site, lotes de melhores robôs forex no mundo. O terminal mt4 ea, mas não só. Consultor especialista estratégias diferentes de scalping para a grade. Forex ea Euronis não é o melhor para hoje. Selecionamos e testamos um monte de bots, mas só adicionamos rentável. Você pode encontrar livre ou comprar o formato ex4 ou mq4, tudo neste site. Desejamos-lhe sucesso em encontrar robô forex e boa sorte em sua negociação Grandes lucros para você melhor robô forex, melhores robôs forex, bestforex, consultor perito, robô forex, robôs forex, mt4 ea, o melhor robô forex, os melhores robôs forex, Melhor robô xadrez forex, robô xadrez forex, robô xerox forex, consultor especialista em robô forex, melhor ea, melhor ea para forex, melhor ea para mt4, melhor ea forex, melhor ea mt4, Melhor melhor consultor perito, melhor consultor perito, melhor consultor perito, melhor consultor perito, melhor consultor perito, melhor consultor perito, melhor consultor perito, Um robot, um robô forex, forex ea robotWelcome Desenvolvemos o mais rentável automatizado forex trading Expert Advisors na indústria. Todos os comerciantes de Forex têm a oportunidade de experimentar o sucesso que experimentamos no mercado Forex. O totalmente automatizado Forex Expert Advisors que construímos, são construídos para confiabilidade, estabilidade, consistência, flexibilidade e rentabilidade O que é um Expert Advisor Um Expert Advisor é um programa que roda na plataforma de negociação Metatrader 4. O programa também é referido como EA, sistema de comércio mecânico (MTS), sistema de negociação automatizado, bot comercial ou robô comercial. Expert Advisors trocam automaticamente abrindo, modificando e fechando ordens sem qualquer intervenção humana (Seu computador e a Internet devem ser sempre 8220OnLine8221). Quais são os benefícios de usar um Expert Advisor O mercado Forex está aberto 24 horas por dia, de segunda a sexta-feira à tarde. Os comerciantes de Forex não podem negociar manualmente 24 horas por dia cinco dias por semana. It8217s muito fisicamente exaustivo para qualquer comerciante fazer. A solução é usar um Expert Advisor para monitorar o mercado e o comércio para você. Um conselheiro especialista nunca fica cansado eo robô comercial é extremamente rápido e confiável. Ele pode ver mudanças de preços que um comerciante teria perdido. O bot também pode abrir e fechar comércios com velocidade e precisão de relâmpago antes de movimentos de preço novamente. Resultados de Negociação Cada Expert Advisor é testado minuciosamente para suportar reinícios do computador, interrupções de energia e perdas de conexão. Se qualquer um desses problemas onde acontecer o Expert Advisor continuará a correr onde parou. Desenvolvemos os melhores e mais consistentes consultores especializados na indústria. Nossos especialistas tem um histórico de mais de 95 negócios lucrativos. Cada comerciante é diferente e tem diferentes tolerâncias em relação ao risco. Tendo isso em mente, cada Expert Advisor que desenvolvemos oferece ao comerciante controle fácil para seu próprio risco. Risco pode ser ajustado de 1-30, isso dá aos nossos comerciantes maior flexibilidade e paz de espírito. Um trader pode executar nossos Expert Advisors em Micro-Mini - ou em uma conta Forex padrão. Lucro igual a Sucesso Queremos que todos os nossos clientes sejam bem-sucedidos. Nossos sistemas são desenvolvidos para compor cada comércio e aumentar seus lucros. Não perca esta incrível oportunidade de comprar provavelmente o melhor sistema de forex automatizado no mercado. Nós temos um limite para a venda e uma vez que a cota foi alcançada as vendas virão a uma parada. Nós podemos garantir-lhe a satisfação 100 de nosso produto e daremos seu dinheiro para trás se durante os primeiros 60 dias você obterá o resultado negativo Os comentários estão fechados. Não há nenhum desconto encontrado no fórum e 3 invitados Permisos do foro Abrir novo tema para este fórum Não perguntar por nada para o fórum Não há nenhuma mensagem para este fórum Não há mensagem para este fórum Tem certeza que quer deletar esse blog? Você não tem permissão deste fórum? Powered by phpBB copy 2000, 2002, 2005, 2007 phpBB Group Palavras-chave: Honestidade de Huan Manw Karma funciona com Karma MOD cópia 2007, 2009 m157y Aviso Legal: A negociação de um acordo com um nível alto de risco e não é apropriado para todo o tipo de inversores. O alto grau de apalancamiento do mercado pode jogar tanto um favor como em contra do inversor. Por tanto, antes de negociar divisas, Vd. Deve considerar seus objetivos de inversão, nível de experiência e tolerância ao risco. Recordamos que existe a possibilidade de perder uma parte de toda a inversão inicial por que não deve invertir dinheiro que não pode permitirse perder. Se deve contar com o conhecimento prévio de todos os riscos associados à negociação de divisas e, em caso de que se tenha alguma dúvida, procure a ajuda de um consultor independente. As opiniões expressadas em FXStreet provêm de autores independentes que não necessariamente representam a opinião de FXStreet ou de seu equipamento diretivo. FXStreet não verifica a certeza da veracidade das declarações ou denuncias de ninguno dos autores independentes que colaboram na paacutegina. Todos os textos publicados são susceptíveis de contener erros u omisiones. As opiniões, notícias, relatórios, anaacutelisis, cotações e outras informações contidas em FXStreet, produzido por equipe de FXStreet, por seus colaboradores, sócios, associados e colaboradores têm caraacutecter de comentário geral de mercado e em ninguacuten caso constituyen un consejo o una recomendacioacuten De inversioacuten. FXStreet declina qualquer responsabilidade legal por qualquer peacuterdida o perjuicio inclusive, um tiacutetulo enunciativo y no limitativo, peacuterdidas que beneficiam de derivado direto ou indiretamente do uso de esta informacioacuten da confiança depositada em ella.
Wednesday 26 July 2017
Forex 1 Pip Estratégia
Estratégia para tomar pips seguros todos os dias Eu quero compartilhar com u uma Estratégia agradável onde u pode fazer pips seguros durante o dia, é preciso muita observação de gráficos, mas é realmente agradável. Seu 1.st muito simples fazer exame de uma carta f. e. EurJPY assim que o emas mostrar u a tendência, não comércio contra a tendência. Não comércio se as velas tocar o ema10 esperar por uma vela entre a tendência e esperar a próxima vela se a próxima vela startet a ser negativ, então há uma resistência a quebrar superior a vela. Espere até que a vela negativa é terminado e então u pode ir por muito tempo 1 pip sobre a vela longa, batente do jogo na parte inferior da vela acima, e esperar por alguns pips. Tomar o seu lucro quando u ver uma próxima resitance. Eu troco este desde mounth muitos com uma taxa de vencedor de 85, às vezes eu tomar apenas 5 pips, mas é o suficiente. Porque é uma maneira muito segura de negociação. Às vezes você precisa de paciência que excatly esta situação está chegando. Siga apenas as regras. E você vai ver que eu quero compartilhar com u uma estratégia agradável onde u pode fazer pips seguros durante o dia, ele precisa de muita observação de gráficos, mas é realmente agradável. Seu 1.st muito simples fazer exame de uma carta f. e. EurJPY assim que o emas mostrar u a tendência, não comércio contra a tendência. Não comércio se as velas tocar o ema10 esperar por uma vela entre a tendência e esperar a próxima vela se a próxima vela startet a ser negativ, então há uma resistência a quebrar superior a vela. Espere até que a vela negativa é terminado e então u pode ir por muito tempo 1 pip sobre a vela longa, batente do jogo na parte inferior da vela acima, e esperar por alguns pips. Tomar o seu lucro quando u ver uma próxima resitance. Eu troco este desde mounth muitos com uma taxa de vencedor de 85, às vezes eu tomar apenas 5 pips, mas é o suficiente. Porque é uma maneira muito segura de negociação. Às vezes você precisa de paciência que excatly esta situação está chegando. Siga apenas as regras. E você verá Seu sistema é maneira tooo fácil. Forex não é fácil bro. Olá, eu quero compartilhar com u um quotreally trabalho strategiequot 1. u necessidade de um gráfico f. e. USD JPY 2. colocá-lo em 5 minutos (o seu possível em diferentes) 3. colocar um EMA 10 e um EMA 20 em seu gráfico olhar para ema10 e 20, ema10 deve ser mais ema20 esperar por uma vela que não toque O ema10, em seguida, esperar para a próxima resistência e para uma vela para baixo quando o downcandle é concluído do que u pode ir longo 1 ou 2 pip sobre o alto das 2 velas antes. Configuração curta é exatamente o oposto. Definir parar alto ou baixo de duas velas antes que eu espero que agora o strategie está no fórum certo, para estratégias agora --- Uma vez que você vê a vela de resistência, a vela muito próxima tem que quebrar o highlow Pode ser duas ou três velas Mais tarde Thanksi quero apenas 1 pip todos os dias eu tenho um colega que visa um movimento de um centavo em negociação de ações. Seu tamanho de conta é 20K. Ele ganha apenas 50 dólares por comércio, tirando um lucro de um centavo. E ele faz isso com consistência. De uma perspectiva racional, o nível de risco tem sido minimizado se o comércio não ir na sua direção desejada, porque ele literalmente não realizar operações vencedoras. Mas para mim, é bobagem. 20K conta para ganhar 50 dólares por dia, quando você pode fazer pelo menos algumas centenas com o mesmo tamanho da conta, enquanto ainda permanecer razoavelmente conservador. Para Forex, eu diria 10. Qual é a sua perda média Quantas vezes são seus negócios parou out1 Min Easy Forex Scalping Estratégia Forex scalping doesn8217t precisa ser complicado em tudo. Eu desenvolvi uma estratégia muito simples com indicadores básicos que podem ser aplicados a pares de moedas de baixo spread. Use-o apenas nos gráficos de negociação de 1 minuto. Indicadores: 12 média móvel exponencial, 26 média móvel exponencial, 55 média móvel simples Quadro (s) de tempo: gráficos de 1 minuto Sessões de negociação: sessão de Londres, sessão dos EUA Pares de moeda: spread baixo (EURUSD, USDJPY) Atravessa os 26 EMA e 55 EMA de baixo Posição de compra aberta Coloque a parada de proteção de perda abaixo do balanço mais recente baixa Saia do comércio por 9 a 15 pips lucro A tabela de ienes do dólar americanoJapanês acima nos mostra um exemplo de um comércio de compra e venda. Ambos os comércios foram fechados por 15 pips durante a sessão de negociação dos EUA. That8217s um total de 30 pips ou 300. Nada mal para 5 horas de negociação. 12 EMA atravessa a 26 EMA e 55 EMA de acima Posição de venda aberta Coloque a parada de proteção perda acima do mais recente balanço alta Saia do comércio de 9 a 15 pips lucro Related Posts: Download Forex Analyzer PRO Para Hoje Livre Brand New Forex System Com Sinais super precisos e rápidos que geram tecnologia. Forex Analyzer PRO gera sinais de compra e venda diretamente em seu gráfico com precisão de laser e NUNCA REPAINTS Até 200 pips todos os dias Compra e venda de sinais de Forex Detecção avançada de alcance diário Alertas de e-mail de marketing móvel Não repintando ou retardando Nós sempre respeitamos sua privacidade no Dolphintrader.
Best Forex Sinais Provedor De Revisão
Best Forex Signals 2017 O que procurar em um sinal de Forex 3 coisas simples para olhar em enquanto procura de um sinal forex que se adapte ao seu estilo de negociação. 1. Confiabilidade dos fornecedores de sinais forex Sabemos como é frustrante ter um sinal forex não nos dando o sinal certo, e resultar em comércio errado. Mas nem todos os sinais forex estão certos o tempo todo. Tudo o que você precisa é mais correto comércios do que o errado. No entanto, como um comerciante de alto volume como eu, eu gostaria que o comércio vencedor de ser mais de 99. De todo o sinal acima, ouso dizer de minha própria experiência, todos eles conseguem isso. Com base no meu resultado f colocar na mesma quantidade de dinheiro. FAB Turbo faz-me o mais dinheiro fora do 4. (Embora seja um pouco mais caro para começar, mas vai definitivamente obter o seu dinheiro de volta.) 2. Hassle Free Você não quer um sistema de sinal de Forex que requer tons são muito difíceis de Operar como uma estrela da morte. De minhas preferências, e centenas de estudantes estrangeiros que tenho Vladmir Forex Signals ainda é o melhor, ele doesnt literário exige que você faça qualquer coisa. Basta colocar em você montante pretendido para o investimento, e tudo funciona como piloto automático. 3. Fácil de entender e usar Hassle livre é, naturalmente, um dos fator mais importante, mas iniciando a instalação ou assinar em shouldnt ser muito problemático também. O provedor de sistema de sinal acima, todos passam este critério com cores voadoras, No entanto, se você é um novato ou pessoa realmente duvidosa, eu encorajá-lo a começar com Forex Trendy. Começa apenas com 3 semanas (dinheiro para quebrar o chá) e você vai perceber que investir em um bom Forex Signal Providers lhe dá o melhor salário que você nunca terá em sua vida. Por que são veteranos e peritos de Forex que encaixam dentro em serviços dos sinais de Forex Você pode agora saber que a maioria de peritos do forex que comércios para a fortuna principal 500 bancos estão descontando em sinais negociando do forex. E não é preciso um cientista de foguetes para descobrir que é um grande valor para o dinheiro, especialmente quando 1 de seu comércio vencedor pode pagar por seus sinais fx para os próximos 5 anos. Human não pode ser consistente Nós entrevistámos centenas de comerciantes de Forex veteranos, e todos eles admitem que o jogo da mente é realmente mais difícil que a arte real de negociação. Não importa quantos anos você tem negociado seu melhor se você pode ter várias segundas opiniões dentro de seu alcance. Isso é quando Forex Signals vir a calhar. Tela múltipla para mostrar o que vários especialistas fazem. Maior visão geral sobre o que está acontecendo Alguns sinais como Omni Forex dar-lhe uma compreensão clara do que está acontecendo no mercado em comparação com os indicadores tradicionais que normalmente temos em Meta Trader 5 e Meta Trader 5. Aumentar a probabilidade de ganhar Você não pode ganhar todos O tempo, especialmente se você é novo para o espaço de negociação Forex, você provavelmente vai ficar enganado por mensagens cantadas no site de notícias. A pesquisa mostra que a razão que os comerciantes do fx do novato perdem o dinheiro são causados por seus na abilidade de interpretar a notícia e excecute o comércio a maneira errada. Isso é quando forex sinais provedores vir a calhar para ajudar os comerciantes para fora. Provedores de Sinais como Omni Sinais de Forex. Dê ao novato um bom guia sobre o que fazer, e quando fazer em sua área de membros. Livre seu tempo ou seu auto negociando ou tendo os sinais direitos da análise para ajudar-lhe fazer o comércio direito. Investir em um sinal de Forex é um não brainier. Salva-lhe horas de anaylsis, eo stress de manter uma posição aberta. Para nós o seu mais de uma linha de fundo é por isso que decidimos criar este artigo para ajudar outras pessoas a escolher as ferramentas certas para si. Se você gastar mais tempo com sua família como eu agora, depois de ler este artigo. Sinta-se livre para soltar um comentário e agradecer-nos, e também ajudar outros leitores para fora. (Vladimir Forex Signals agora oferecem auto negociação completa, weve feito mais de dez pips de comércio rentável, copiando seus negócios em uma de nossa conta de pepperstone.) É tudo grego para mim Por favor me ajude a escolher um sinal que me convém Dependendo do seu Nível de negociação weve fez várias recomendações com base na nossa própria experiência, e inquérito sobre várias centenas de pessoas. Se você não tem idéia sobre quais sinais fx seguir, você pode consultar o gráfico inferior. Consumer Protection Nós entendemos que há muita Forex e Opção Trading Scams lá fora, thats a razão desta página e pesquisa é a instalação, todo o sinal acima são testados e comprovados com editores próprio dinheiro para garantir que qualquer um que comprar qualquer um dos produtos acima wont Comprar qualquer produto que decepcioná-los. Se há alguma reclamação e serviços que você encontrou com qualquer um dos serviços acima, por favor informe-nos contactfxforex-trading vamos remover os produtos da nossa lista imediatamente. 60 Days Buyers Protection Todos os produtos que weve testados acima contém RISK Free Testing ou 60 Days compradores de proteção. É por isso que é muito fácil testar quase qualquer sinal de Forex legítimo, se eles fazem dinheiro que manter o sinal, se eles não ganhar dinheiro, difícil de usar, ou mesmo não fazer de volta o dinheiro que pagamos, pedir um reembolso do corretor . Este blog é para o uso exclusivo de rever os sinais de Forex, corretores, cursos e livros, nós não executa Google Adsense em nosso blog para garantir a experiência do usuário grande. Forex Signals - Comentários Sinais Forex Um sinal forex é um alerta comercial para o mercado de divisas . Forex sinais podem ser obtidos a partir de empresas que se especializam neste serviço, e também de um número de top forex corretores que fornecem-los para os comerciantes de padrão ou V. I.P contas. O preço deste serviço pode ser em qualquer lugar de livre se você recebê-lo de seu corretor, a uma média diária de 5-10 e superior, dependendo do indivíduo ou empresa fornecendo-lo. Existem também alguns pacotes que oferecem acesso a longo prazo para uma taxa de assinatura de um tempo. Neste caso, o piso é de cerca de 100-150, chegando a várias centenas. Serviços que você recebe ao se inscrever com um provedor de sinais forex diferem de empresa para empresa. Você pode esperar receber qualquer coisa de rastreadores de desempenho, sms, e-mail e alertas on-line, suporte ao cliente via e-mail ou telefone e análise avançada em algumas das ofertas mais sofisticadas. Uma vez que os fornecedores de sinais devem proteger suas estratégias, negociar com eles envolve algum grau de confiança cega na empresa ou indivíduo por trás dos sinais emitidos. A credibilidade das muitas opções na web varia muito, como é muitas vezes o caso com qualquer coisa relacionada com o lucrativo mercado cambial. É talvez uma boa idéia para abordar qualquer afirmação sobre taxas de sucesso 80-90 por cento com uma pitada de sal, apesar de sua onipresença no mundo do comércio on-line. Mas existem algumas empresas que fornecem informações verdadeiramente valiosas e alertas para os clientes. Tenha em mente que sua habilidade de explorar com êxito sinais de forex recebidos depende muito da eficiência de seu serviço de corretores. Especialmente com negociação baseada em notícias forex, você deve agir rapidamente, embora seja certo que quaisquer questões relacionadas com citações erradas e derrapagem deve ser mínima. Os sinais de Forex podem ser classificados em três grupos. Sinais de negociação de notícias: Esta é a abordagem fundamental para os sinais de forex, eo objetivo é chegar no comunicado de imprensa o mais cedo possível e explorá-lo para o máximo de lucro no curto período de tempo após o lançamento. Tais sinais vêm frequentemente com algum comentário e análise em bases semanais e diárias. Sinais Técnicos: Sinais de negociação técnica são apenas dicas de negociação com base em análise técnica. Você confia no fundo e no registro de trilha da companhia ou da pessoa que emite os sinais, assim que você escolhe negociar nessa base em vez de incorporar suas próprias ordens. Técnico forex sinais são frequentemente emitidos juntamente com várias estratégias de gestão de risco para garantir perdas mínimas se o plano não funciona como esperado. A grande maioria dos sinais de forex online pertencem a esta categoria, o que torna a triagem do trigo fora da palha um pouco de uma dificuldade. General Trade sinais: Este tipo de serviço fornece dicas de comércio geral para os comerciantes. Seus alertas freqüentemente empregam uma abordagem multifacetada combinando análise fundamental e técnica. Palavra Final Se você vai usar sinais de forex ou não dependerá principalmente do seu personagem e seu plano de negociação. Se você é um indivíduo altamente ativo com pouco tempo para gastar em análise e estudo do mercado, os sinais de forex constituem uma alternativa ao comércio manual. Se você quiser aprender a mecânica de negociação, você receberá, mas um benefício modesto de se inscrever para alertas forex. Um fator desestimulante importante sobre os sinais forex é o preço elevado. OptiLab Partners AB Fatburs Brunnsgata 31 118 28 Estocolmo Suécia A negociação de divisas sobre a margem comporta um alto nível de risco e pode não ser adequada para todos os investidores. O alto grau de alavancagem pode trabalhar contra você, bem como para você. Antes de decidir investir em divisas você deve considerar cuidadosamente seus objetivos de investimento, nível de experiência e apetite de risco. Nenhuma informação ou opinião contida neste site deve ser tomada como uma solicitação ou oferta para comprar ou vender qualquer moeda, capital ou outros instrumentos financeiros ou serviços. O desempenho passado não é nenhuma indicação ou garantia de desempenho futuro. Leia nossa declaração de exoneração de responsabilidade legal. Cópia 2017 OptiLab Partners AB. Todos os direitos reservados. Registar primeiro e obter confirmação, Entrar com a sua senha de identificação. Escolha o seu pacote e Compre agora. Você receberá a opção do pagamento como seguindo: 01. Paypal. 02. Payza. 03. Moneybookers. 04. Mastercard. 05. Dinheiro Perfeito. 06. NETELLER. 07. Webmoney. 08. EGO Pay. 09. Sólido pagamento de confiança. Aceitamos Dólar Americano apenas por - PayPal, Neteller, Web-Dinheiro, Perfect-Money, Payza, Moneybooker, EGO-Pay, Solid Trust Pay, Master-Card. Alguns pagamentos que aceitamos manualmente Exemplo: Neteller, Web-Money, Payza, EGO-Pay, Solid Trust Pay, MasterCard. Se você precisa de qualquer fuga de pagamento entre em contato conosco por supportforexprofitsignal Fundada em 2010, forexprofitsignal é um site forex educacional e uma comunidade de comerciantes independentes. Nós nos esforçamos para ser o site mais útil para os comerciantes de forex independentes no mundo. Infelizmente, o mundo forex está cheio de obter esquemas rápidos e ricos, vendas irrealistas arremessos e shady corretores. Você não vai encontrar forexprofitsignal sempre alegando ter uma bala de prata para os mercados de forex, porque não há nenhum. Trading forex é arriscado, e queremos que você saiba. Porque uma vez que você sabe que as probabilidades estão empilhadas contra você, só então você pode começar a trabalhar em direção ao sucesso. Pacote Padrão com SMS Premium packkage com SMS Primeiro registre-se conosco. Enviaremos uma mensagem de boas vindas. Se você estiver interessado em comprar o nosso pacote de sinal, selecione e pague a quantia em conformidade (ver método de pagamento). Quando você compra um pacote, nós confirmamos seu ID para acessar a página de sinalização e para ser enviado e-mail sobre previsão, entrada e saída de alerta em continuar base. E obter sinal que pode ser capaz de fazer o seu comércio mais rentável. 1 ou 2 vezes (uma ou duas vezes) em um dia, Sinal será fornecido. Assim, assegurando acima de tudo as coisas Forex Lucro Sinal lhe dá uma linha de guia para negociação para ganhar.
Tuesday 25 July 2017
Forex Plataforma Canada
Top Corretores de Forex no Canadá Ao contrário dos EUA, onde os comerciantes são autorizados a depositar dinheiro apenas com corretores licenciados nacionalmente (NFA regulados corretores), os comerciantes canadenses são capazes de comércio com quase qualquer corretagem de sua escolha. Com isso em mente vale a pena considerar se você quer escolher um corretor de Forex canadense com base no seu país (ou no seu estado), ou se você deseja expandir seus horizontes e considerar um corretor que serve comerciantes de Forex canadense ao ser baseado em outro lugar. A classificação do dólar canadense (CAD) como uma das principais moedas mundiais tornou o comércio Forex canadense acessível e compreensível para os comerciantes em todos os níveis de habilidade e em todos os locais geográficos. Ainda assim, não basta apenas compreender o mercado é tão importante para ter um corretor de Forex que oferece as melhores condições de negociação para o Forex em dólares canadenses (e todos os pares de moeda). Comece por determinar quais pares você estará negociando. USDCAD. Também conhecido como o Loonie é Canadas mais popular Forex par, mas os nossos comerciantes também assistir outros, incluindo CADJPY, CADCHF, EURCAD e AUDCAD. Comece por verificar cada corretor para se certificar de que oferece os pares que você deseja. Em seguida, verifique os spreads de cada um dos principais corretores de Forex canadense para comparar suas ofertas e determinar onde você vai pagar a comissão menos. Você também vai querer verificar cada política de corretores canadenses sobre swaps, rollovers uma alavancagem, tudo o que irá garantir que seus negócios serão executados exatamente como você quer, e que a sua experiência Forex canadense será tão agradável (e espero que rentável possível) . Começando com Forex Trading no Canadá Enquanto as condições de negociação são certamente uma parte vital da experiência de negociação Forex, acreditamos que as partes mais importantes da experiência de negociação estão relacionados com a confiabilidade, profissionalismo e segurança de cada corretor de Forex canadense. Existem várias maneiras de participar no comércio on-line no Canadá: você pode escolher um corretor que é regulamentado no Canadá apenas. Você pode escolher um corretor que é regulamentado fora do Canadá, mas que serve comerciantes de Forex canadense. Esses corretores podem ser regulamentados em várias jurisdições que é um forte sinal de que eles são confiáveis e que seu dinheiro será seguro mesmo se você está fazendo o comércio on-line do Canadá e não dentro de seu país de licenciamento. Por último, você pode optar por um corretor não regulamentado. Esses corretores aceitam corretores em todos os lugares, mas não garantem a segurança dos fundos de forma confiável. Temos pesquisado Forex trading no Canadá extensivamente para trazer-lhe opiniões e recomendações dos principais corretores canadenses. O weve de informação compilado é tão sincero e atualizado quanto possível para garantir que você faça uma decisão confiante e educada. Como você pode ver no gráfico abaixo há várias opções excelentes, e cada corretor pode ser o melhor corretor de Forex para diferentes comerciantes, dependendo de suas necessidades específicas (como descrito acima). Não há nenhum dano em abrir uma demonstração com alguns corretores para ver qual deles combina com você melhor. Afinal, você tem sorte de viver em um país com tantas opções e possibilidades porque não tirar proveito de tudo o que negociação on-line no Canadá tem para oferecer AvaTrade é um dos principais corretores de Forex no mundo, com escritórios em Nova York, Dublin, Sydney, Milão, Tóquio e outros locais. É regulado pelo Banco Central da Irlanda e licenciado pela MiFID na União Europeia, bem como por vários outros organismos de licenciamento. As funcionalidades do AvaTrades incluem, entre outras coisas, uma escolha de plataformas, uma conta de demonstração, um cartão de débito Ava para todos os titulares de contas reais, acesso a ferramentas de gráficos Trading Central para depositantes de mais de 1000 e retiradas gratuitas. A Questrade, uma corretora de desconto canadense localizada em Toronto, abriu suas portas em 1999 e foi classificada como uma das melhores empresas gerenciadas do Canadas por vários anos consecutivos. A Questrade foi a primeira corretora a oferecer contas de ações registradas em dupla moeda e ETFs com comissão. Seu foco permanece o mesmo, mas para acompanhar outras corretoras on-line, eles já adicionaram plataformas de Forex e CFDs para sua lista de opções de negociação. Questrade Inc. é registrada como um negociante de investimento com IIROC. FXCM Holdings, LLC foi listada como uma das empresas de crescimento mais rápido por Inc. 500 lista de América Fastest Growing Companies três anos consecutivos (2004-2006). FXCM Holdings, LLC está sediada em Nova York, com escritórios em todo o mundo, incluindo U. K. Japão, Hong Kong, França, Itália e Austrália, e é regulamentado e licenciado em cada um deles. A FXCM possui mais de 165.000 contas negociáveis em suas plataformas e uma média mensal de mais de 250 bilhões em volume de negócios. Veja a revisão de FXCM em DailyForex. TrioMarkets é um corretor de Forex domiciliado em Limassol, Chipre. Foi fundada por três profissionais financeiros com 15 anos de experiência nos mercados financeiros britânico e suíço que se comprometeram a combinar seus conhecimentos, a fim de trazer o melhor em experiência de comércio on-line. TrioMarkets é uma marca registada da EDR Financial Ltd., uma Firma de Investimento licenciada e regulada pela CySec, e segue as directivas e regulamentos da MiFID. A TrioMarkets oferece aos seus clientes uma solução de processamento direto (STP), uma opção única que otimiza a velocidade das transações, evitando intervenções de uma mesa de negociação. As ordens são automaticamente inseridas e transferidas entre as partes sem reentrar qualquer informação. Suas ordens são transferidas automaticamente para uma variedade de provedores de liquidez topnotch. FXCC, fundada em 2010 e domiciliada em Limassol, Chipre, é um corretor de câmbio estrangeiro que oferece uma ampla gama de tecnologias e serviços de negociação. Seu modelo de negócios ECNSTP permite aos clientes tirar proveito de preços transparentes em tempo real. O site FXCC é intuitivo e fácil de usar. Não tivemos problemas em encontrar as informações e serviços que estávamos procurando. FXCC é regulado por CySec, MiFID, FCA no Reino Unido e ICF em Chipre e atende a todos os níveis de comerciantes de Forex que procuram uma corretora ECN de serviço completo. Aviso de risco: DailyForex não será responsabilizado por qualquer perda ou dano resultante da confiança nas informações contidas neste site, incluindo notícias de mercado, análises, sinais de negociação e revisões de corretores de Forex. Os dados contidos neste site não são necessariamente em tempo real nem precisos, e as análises são opiniões do autor e não representam as recomendações do DailyForex ou de seus funcionários. Negociação de moeda sobre margem envolve alto risco, e não é adequado para todos os investidores. Como um produto alavancado as perdas são capazes de exceder os depósitos iniciais eo capital está em risco. Antes de decidir negociar Forex ou qualquer outro instrumento financeiro você deve considerar cuidadosamente seus objetivos de investimento, nível de experiência e apetite de risco. Trabalhamos duro para lhe oferecer informações valiosas sobre todos os corretores que analisamos. A fim de lhe fornecer este serviço gratuito que recebemos taxas de publicidade de corretores, incluindo alguns dos listados no nosso ranking e nesta página. Enquanto fazemos o máximo para garantir que todos os nossos dados estão atualizados, recomendamos que você verifique nossas informações diretamente com o corretor. Aviso de risco: DailyForex não será responsabilizado por qualquer perda ou dano resultante da confiança nas informações contidas neste site, incluindo notícias de mercado, análises, sinais de negociação e revisões de corretores de Forex. Os dados contidos neste site não são necessariamente em tempo real nem precisos, e as análises são opiniões do autor e não representam as recomendações do DailyForex ou de seus funcionários. Negociação de moeda sobre margem envolve alto risco, e não é adequado para todos os investidores. Como um produto alavancado as perdas são capazes de exceder os depósitos iniciais eo capital está em risco. Antes de decidir negociar Forex ou qualquer outro instrumento financeiro você deve considerar cuidadosamente seus objetivos de investimento, nível de experiência e apetite de risco. Trabalhamos duro para lhe oferecer informações valiosas sobre todos os corretores que analisamos. A fim de lhe fornecer este serviço gratuito que recebemos taxas de publicidade de corretores, incluindo alguns dos listados no nosso ranking e nesta página. Enquanto nós fazemos o nosso melhor para garantir que todos os nossos dados estão atualizados, nós encorajamos você a verificar nossas informações com o corretor diretamente. As 3 melhores plataformas de negociação Forex Top corretores forex excel em uma variedade de áreas como execução de negócios, real Acesso a preços e gráficos, e recursos educacionais. A maioria dos corretores tem várias plataformas, incluindo aquelas que são altamente específicas para negociação automatizada e algorítmica. Alguns dos maiores fatores que entram em jogo ao selecionar uma plataforma de negociação forex são o seu estilo de negociação individual e nível de experiência. As plataformas forex bem-arredondadas terão as soluções as mais flexíveis que o permitem negociar e controlar o risco de todo o computador ou dispositivo móvel. Thinkorswim, parte da TD Ameritrade, oferece a plataforma de negociação de forex mais avançada do mercado. Eles convenientemente permitem que você negocie forex, ações, futuros e opções tudo a partir de uma conta. Através dessa plataforma, thinkorswim traz pacotes de gráficos e análise de nível profissional, e os coloca nas mãos de clientes de varejo. Essas poderosas ferramentas são acessadas por meio de um aplicativo de desktop ou aplicativo da Web compatível com Windows ou Mac e aplicativos móveis altamente avaliados para iPhone, iPad e Android. Forex combina uma das mais personalizáveis plataformas de negociação forex com uma das mais completas soluções móveis, permitindo-lhe trocar o que quiser, quando quiser. A plataforma FOREXtrader Pro vem com uma loja de aplicativos parceiro, comerciável, para que os usuários podem personalizar cada parte de sua experiência de negociação um aplicativo de cada vez. Use aplicativos de negociação automatizados para criar estratégias ou use o aplicativo Alerta de margem para receber alertas quando você chegar perto de uma chamada de margem. A plataforma móvel para iPhone, iPad e Android não economiza recursos, contendo uma série de tipos de pedidos complexos e um portal para acessar a educação para aumentar o conhecimento de Forex em qualquer lugar. MB Trading alfaiate para vários níveis de especialização, oferecendo várias plataformas para o profissional comerciante e vários outros para aqueles que são intermediários e novatos. Deskop Pro e MetaTrader 4 são dedicados, plataformas baseadas no Windows que visam comerciantes mais avançados. MBT Web e MBT Mac são plataformas baseadas na web para comerciantes mais intermediários ou principiantes que podem ser acessados através de qualquer navegador. Todas as plataformas têm interfaces altamente personalizáveis e ferramentas analíticas poderosas para levar sua negociação para o próximo nível. Se você precisa negociar mais do que o forex, experimente a plataforma Lightwave, que também alimenta ações, futuros e operações de opções de uma conta. Quer ser o primeiro a saber tudo Junte-se ao nosso boletim informativo. Além disso, acesso instantâneo ao nosso guia exclusivo: Faça a escolha certa: um guia de 10 minutos para não bagunçar sua próxima compra. Encontramos o melhor de tudo. Como Começamos com o mundo. Limitamos nossa lista com insights especializados e cortar tudo o que não atende aos nossos padrões. Nós testamos os finalistas. Então, nomeamos o nosso top picks. Have uma opinião sobre o dólar EU Comércio ele FXCM Um líder Forex Broker O que é Forex Forex é o mercado onde todas as moedas mundiais comércio. O mercado forex é o maior mercado, o mais líquido do mundo, com um volume médio diário de negociação superior a 5,3 trilhões. Não há nenhuma troca central como negocia sobre o contador. Forex trading permite que você compre e venda moedas, semelhante à negociação de ações, exceto você pode fazê-lo 24 horas por dia, cinco dias por semana, você tem acesso à margem de negociação, e você ganha exposição aos mercados internacionais. FXCM é uma corretora de forex líder. Execução Justa e Transparente Desde 1999, a FXCM se propôs a criar a melhor experiência de negociação forex online do mercado. Nós fomos pioneiros no modelo de execução de negociação sem negociação, proporcionando execução competitiva e transparente para nossos comerciantes. Serviço de Atendimento Prêmio-Vencedor Com educação de alto nível de negociação e ferramentas poderosas, orientamos milhares de comerciantes através do mercado de câmbio, com 247 atendimento ao cliente. Descubra a vantagem FXCM. Os spreads médios ponderados pelo tempo são derivados dos preços negociáveis na FXCM de 1 de outubro de 2016 a 31 de dezembro de 2016. Os valores do spread são apenas para fins informativos. A FXCM não se responsabiliza por erros, omissões ou atrasos ou por ações baseadas nessas informações. Live Spreads Widget: Os spreads dinâmicos ao vivo são os melhores preços disponíveis da execução do FXCMs No Dealing Desk. Quando os spreads estáticos são exibidos, os valores são médias ponderadas pelo tempo derivadas de preços negociáveis na FXCM de 1 de outubro de 2016 a 31 de dezembro de 2016. Os spreads mostrados estão disponíveis nas contas baseadas em comissões Standard e Active Trader. Os spreads são variáveis e estão sujeitos a atrasos. Os valores de spread são apenas para fins informativos. A FXCM não se responsabiliza por erros, omissões ou atrasos, nem por ações baseadas nessas informações. Mini Contas: Mini contas oferecem 21 pares de moedas e padrão para a execução Dealing Desk onde estratégias de arbitragem de preço são proibidas. FXCM determina, a seu exclusivo critério, o que engloba uma estratégia de arbitragem de preços. Mini contas oferecem spreads mais margem de preços. Os spreads são variáveis e estão sujeitos a atrasos. As mini contas que utilizam estratégias proibidas ou com patrimônio superior a 20.000 CCY podem ser transferidas para a execução do No Dealing Desk. Consulte Riscos de execução. Serviço de Atendimento ao Cliente Lançamento de Software Plataformas Populares Sobre FXCM Contas Forex Mais Recursos Investimento de Alto Risco Aviso: A negociação de contratos de câmbio e de câmbio para diferenças sobre margem carrega um alto nível de risco e pode não ser adequado para todos os investidores. A possibilidade existe que você poderia sustentar uma perda em excesso de seus fundos depositados e, portanto, você não deve especular com o capital que você não pode perder. Antes de decidir negociar os produtos oferecidos por FXCM você deve considerar com cuidado seus objetivos, situação financeira, necessidades e nível de experiência. Você deve estar ciente de todos os riscos associados à negociação em margem. FXCM fornece aconselhamento geral que não leva em conta seus objetivos, situação financeira ou necessidades. O conteúdo deste site não deve ser interpretado como um conselho pessoal. FXCM recomenda que você procure o conselho de um conselheiro financeiro separado. Clique aqui para ler o aviso de risco total. A FXCM é uma Comerciante de Mercadorias e Negociante de Câmbio de Varejo registrada com a Comissão de Negociação de Futuros de Mercadorias e é membro da Associação Nacional de Futuros. NFA 0308179 Forex Capital Markets, LLC (FXCM LLC) é uma subsidiária operacional dentro do grupo de empresas FXCM (coletivamente, o Grupo FXCM). Todas as referências neste site para FXCM referem-se ao Grupo FXCM. Tenha em atenção que as informações contidas neste website destinam-se apenas a clientes de retalho e certas declarações aqui contidas podem não ser aplicáveis a Participantes elegíveis do contrato (isto é, clientes institucionais), tal como definido na Secção 1 (a) (12) da Lei de Intercâmbio de Mercadorias. Cópia de Copyright 2017 Forex Capital Markets. Todos os direitos reservados. 55 Water St. 50th Floor, Nova Iorque, NY 10041 EUA
Monday 24 July 2017
Forex 5 Estrelas Indicador Download
Guia de negociação manual: Super FÁCIL DE USAR Cor codificado e embalado cheio de indicadores úteis HeikenAshiZone Velas que mudam de azul para cinza para vermelho 2 Médias móveis que mudam de azul para vermelho Indicador de demanda de amplificação de oferta para ajudá-lo a identificar um bom indicador Semafor Sun PINPOINTS Pontos de Pivô Alto e Baixo Indicador de Tendência Poderoso que mostra Tendência e Volume e Texto CURTO ou LONGO Estocástico com linha de sinal e OVERSOLD ou OVERBOUGHT Vela Amplificador de propagação Indicador de Tempo de Fim Comprar e Vender Setas que indicam quando tudo o acima é Vermelho ou Azul Com Tela E alertas de e-mail para setas Se você arent cego, então este é um ótimo sistema para você. Estratégia simples. COMPRAR: Quando a seta verde aparecer. O que significa velas e todos os indicadores são azuis. VENDA: Quando as setas Magenta aparecerem, o que significa que as velas e todos os indicadores são Vermelhos. Ou trocar manualmente. Mais dicas de comércio em nosso grupo de facebook Comércio de Baixo Risco: quando ambas as linhas Moving Average são da mesma cor Higher Risk Trade: quando apenas fina, rápida Moving Average Line é a mesma cor que Candle e Trend Indicator 5 Star forex systemsPosts tagged forex 5 stars indicator Forex 5 Stars Trading sistema de software está se tornando produzido por Rita Lasker juntamente com o grupo woman8217s associado com desenvolvedores de pc. Forex 5 estrelas sinal poderia possivelmente chegar até dois, 000 pips para cada trinta dias. Rita Lasker é definitivamente um comerciante profissional além de algum sistema de câmbio, bem como criador de aplicativos de software que tem pensar em vários excelentes sistemas de câmbio anteriormente também. Forex 5 Estrelas software baseado em Rita Lasker tendem a ser um dos mais exatos, bem como coletores padrão genuíno. Dentro de câmbio, lembre-se padrão provavelmente será o seu próprio amigo. Geralmente indústria quando se trata do padrão real, se você quiser ajudar a fazer alguns pips. Exatamente o que Forex 5 Estrelas software pode executar é realmente assistência à maneira adequada determinar o padrão real, juntamente com qualquer tipo de conjunto de moeda estrangeira. Em seguida, obter indicadores no sistema Forex 5 estrelas que irá destacar sempre que ser capaz de abrir, bem como perto das compras reais em um estilo extremamente bem cronometrado. Clique aqui para baixar uma nova ferramenta de negociação e estratégia para livre Consideravelmente, exatamente o que você precisa para pensar sobre o essencial encontrar o direito Estrangeiros sistema de negociação de moeda em seu próprio país é usando garantia quando o sistema é realmente algum tipo de robô automático essencialmente este particular Software pode levar a cabo quase todas as dificuldades com a indústria real, como a promoção ou mesmo compra ou mesmo apenas um tranny gerador elétrico. Dado, there8217s nada incorreto utilizando um sistema em cujo objetivo principal é realmente transmissão era versus. O sistema de comércio whomever função é realmente terminado por meio de robô automático, no entanto, pode ser mais simples, dependendo de seus próprios objetivos para comprar o sistema real that8217s eficaz em fornecer-lhe os melhores recursos disponíveis. Software Forex 5 Estrelas não é o robô automático. É um bom informante, o que significa que ele vai entregar uma transmissão que você normalmente deseja abrir o negócio, sempre que você deve mudar a cessar a falta real do programa, você deve perto de qual indústria. You8217ll tem que ser capaz de introduzir as compras reais à mão, bem como se você quiser passar pela indústria real. Portanto Forex 5 estrelas sistema simplesmente deixa sua decisão você. It8217s sua decisão, independentemente de se você precisa para abrir ou até mesmo perto deste particular as compras reais. Forex indicadores de sistema médias móveis fornecem informações importantes sobre a direção de um mercado. Eles foram criados para fornecer informações direcionais, alisando os zigs e zags de uma tendência. Seu uso tornou-se muito mais predominante com o avanço do software de computador. Os cálculos automáticos para MAs (médias móveis) simplificaram grandemente suas aplicações. Eles agora podem ser calculados e utilizados até o segundo minuto em um gráfico de negociação. Suas aplicações, juntamente com sinais de castiçal, fornecem um formato de negociação rentável muito forte. Como com todos os outros indicadores técnicos, os MAs têm relevância quando correlacionados ao movimento de preços. Como as médias móveis são utilizadas pode fazer uma grande diferença entre retornos moderados e retornos altamente rentáveis. As técnicas de negociação, usando médias móveis, fornecem melhores estratégias de entrada e saída. (Veja aqui mais estratégias de forex) O uso mais comum é quando as médias móveis relevantes cruzam. A viabilidade do uso de MAs cruzando aparentemente tem alguma relevância ou não seria amplamente conhecido como um de seus aspectos úteis. No entanto, os benefícios de se mover vinga-se muito diminuído se cruzamentos são a única aplicação utilizada. A precisão da análise de cruzamento é moderadamente bem-sucedida. No entanto, existem muitas avaliações técnicas que são moderadamente bem sucedidas. A aplicação da análise de Candlestick em relação às MAs fornece uma função mais elevada. A questão sempre surge se usar a média móvel simples (SMA), a média móvel exponencial (EMA) ou a média ponderada de movimento (WMA). A média móvel simples é a mais fácil de calcular, portanto, a razão pela qual foi bem utilizado antes da presença de computadores. A média móvel exponencial tornou-se mais popular nos últimos anos devido aos cálculos mais rápidos fornece software de computador. Ele incorpora os dados mais recentes em seus cálculos, permite que os dados mais antigos fade out, tornando os dados atuais mais pertinentes. As médias móveis ponderadas atribuem maior importância aos dados atuais comparados aos dados mais antigos. As médias móveis simples trabalham muito bem, fornecendo a informação exigida negociar com sucesso sinais do candlestick. Os gerentes de dinheiro, assim como a maioria dos investidores técnicos, usam a média móvel simples. As médias móveis fornecem um indicador visual simples que mostra a direção de uma inclinação de tendências. Quando as médias móveis estão subindo, indica uma tendência de alta. Quando as médias móveis estão caindo, indica uma tendência de baixa. Se as avenges em movimento estão negociando lateralmente, revela um mercado lateral. Os comerciantes que usam o método de média móvel para indicar as tendências seguem algumas regras muito básicas. 1. Se o SMA está tendendo para cima, comércio do mercado no lado comprido. Comprar quando os preços pullback para, ou ligeiramente abaixo, a média móvel. Depois que uma posição longa é estabelecida, use a baixa recente como sua parada. 2. Se o SMA está tendendo para baixo, comércio do mercado para o lado curto. Short (vender) quando os preços rally para ou ligeiramente acima, o SMA. Uma vez que uma posição curta é estabelecida use a alta recente como sua parada. 3. Quando o SMA está negociando liso ou oscilando lateralmente, ilustra um mercado lateral. A maioria dos comerciantes, utilizando a média móvel para deter-minas tendências, não vai negociar neste mercado Simplesmente afirmou, os comerciantes que usam a SMA como uma tendência ir longa (comprar) quando os preços estão tendendo acima da média móvel. Eles irão curto (vender) quando os preços estão tendendo abaixo da média móvel. O comerciante de castiçal tem uma imensa vantagem de ser capaz de ver o que os sinais de castiçal estão dizendo a estes importantes níveis de média móvel. FX Monetizer notável pelo fato de que ele funciona na conta real com um lucro de mais de dois anos, a partir de 2012, e só entrou em venda em 2014. Estratégia de Fone Monetizer é baseado em fugas de volatilidade e trabalho competente com um stop de arrasto . FX Monetizador ommits negociações com pouca freqüência, mas o lucro em alguns deles pode chegar a 200 pips FX Monetizador não usar no trabalho métodos perigosos perdas de saída como o método Martingale, grades de outros e outros e como o monitoramento mostra conta real pode ser rentável por um longo tempo . Características do Monetizer FX 8226 Plataforma: Metatrader4 8226 Pares de moedas: EURUSD 8226 Tempo de negociação: 8 horas por dia 8226 Prazo: M15 Download incluído: IndicatorEALibraries Como fazer o download clique aqui
Saturday 22 July 2017
Moving Média Ttr
Quantmod Quantitative Financial Modeling amp Trading Framework para R Se havia uma área de R que era um pouco falta, era a capacidade de visualizar dados financeiros com ferramentas de gráficos financeiros padrão. Em virtude de nenhum outro pacote implementar isso, o quantmod tomou a chamada e deu uma chance em fornecer uma solução. O que começou com uma solução de gráficos OHLC única cresceu em uma facilidade de mapeamento altamente configurável e dinâmico como da versão 0.3-4, com mais frieza slated para 0.4-0 e além. Por enquanto, vamos dar uma olhada no que está atualmente no lugar: Gráficos financeiros em quantmod: A maior parte da funcionalidade de gráficos foi projetada para ser usada interativamente. Os exemplos a seguir devem ser muito fáceis de replicar a partir da linha de comando ou sua escolha GUI pessoal. Executar a partir de um script requer um pouco de cuidado extra, mas agora é possível também. Vamos começar a fazer gráficos Introdução chartSeries chartSeries é a principal função de fazer todo o trabalho em quantmod. Cortesia de as. xts ele pode lidar com qualquer objeto que é de tempo-série como, o que significa R objetos de classe xts. Zoológico TimeSeries. Está . Ts. Irts. E mais Por padrão qualquer série que is. OHLC é mapeada como uma série OHLC. Existe um argumento de tipo que permite ao usuário decidir sobre o estilo a ser processado: barras de cartas tradicionais, gráficos de velas e gráficos de fósforos - velas finas. Obtê-lo :) -, bem como gráficos de linha. A opção de escolha padrão permite que o software decida, velas onde eles devem ser visíveis claramente, fósforos se muitos pontos estiverem sendo mapeados e linhas se a série não for de natureza OHLC. Se você não gosta de sempre especificar o tipo para substituir esse comportamento você está livre para usar as funções wrapper na próxima seção, ou fazer uso de setDefaults a partir do perversamente legal e útil padrão pacotes (disponível no CRAN). O fato de eu ter escrito isso não tem nada a ver com o meu endosso :) gt getSymbols (GS) Goldman OHLC do yahoo 1 GS gt chartSeries (GS) gt notar o estilo de matchstick automático gt bem mudar isso na próxima seção gt, mas por agora ele está bem. Gt A funcionalidade básica de gráficos tenta não se desviar muito dos padrões de uso padrão em R. Embora você não será capaz de usar qualquer uma das ferramentas gráficas padrão para exibir gráficos. Quantmods oh-so-wise autor tentou antecipar essa necessidade com funções especiais para compensar esta lacuna. Um rápido passo para trás, para explicar apenas o que está acontecendo nos bastidores dentro chartSeries pode estar em ordem embora. O mapeamento é gerenciado através de um processo em duas etapas. Primeiramente, os dados são examinados e as decisões básicas em como extrair melhor a série são calculadas. O resultado disso é um objeto interno - chamado de chob (ch art object). Este objeto é então passado para a função de desenho principal (não para ser chamado diretamente) para ser desenhado para a tela. O objetivo da separação é permitir que as adições de gráficos dinâmicos mais impressionantes, bem como as modificações, sejam tão naturais quanto possível. Quando as alterações são feitas para o gráfico atual - seja adicionando indicadores técnicos, ou alterar os parâmetros originais, como o estilo de gráfico - o objeto chob armazenado é simplesmente alterado e, em seguida, redesenhado sem muita manipulação do usuário tedioso. O objetivo era fazê-lo funcionar sem esforço extra do usuário - e, em seguida, acabar apenas faz. Atalhos de gráficos - barChart, lineChart e candleChart. Enquanto chartSeries é a função primária chamada ao desenhar um gráfico no quantmod - não é de forma alguma a única maneira de fazer algo. Existem funções wrapper para cada um dos principais tipos de gráficos atualmente disponíveis no quantmod. Wrapper funções existem para tornar a vida um pouco mais fácil. Bar estilo gráficos, tanto hlc e ohlc variedades estão diretamente disponíveis com barChart. O quadro de velas vem naturalmente através da função de wrapper candleChart, e as linhas através do nome cripticamente - você adivinhou - lineChart. Não há muito especial sobre essas funções para além do óbvio. Na verdade eles são um forros que simplesmente chamar chartSeries com adequadamente alterado padrão args. Mas eles fazem uma adição agradável para o estábulo. Gt primeiro algumas barras de estilo high-low-close, tema monocromático gt barChart (GS, themewhite. mono, bar. typehlc) gt como sobre algumas velas, desta vez com cor gt candleChart (GS, multi. colTRUE, themewhite) gt gt e Agora uma linha, com o esquema de cores padrão gt lineChart (GS, line. typeh, TANULL) Como você pode ver, há um pouco de flexibilidade quanto à exibição de suas informações. O que você também pode ter notado é os diferentes argumentos para cada uma das chamadas. Bem, agora dê uma olhada no que alguns deles fazem. Argumentos formais: cores, subconjuntos, marcas de carrapatos. O melhor local para obter informações completas sobre os argumentos que as funções assumem está na documentação. Mas por agora, dê uma olhada em algumas das opções comuns que você pode mudar. Provavelmente o mais importante do ponto de vista da usabilidade é o subconjunto de argumentos. Isso leva uma cadeia de tempo baseada no estilo xtsISO8601 e restringe o plotagem para o intervalo de data e hora especificado. Isso não restringe os dados disponíveis para as funções de análise técnica, restringe apenas o conteúdo desenhado para a tela. Por esta razão, é mais vantajoso usar o máximo de dados que você tem disponíveis e, em seguida, fornecer a função chartSeries com o subconjunto que você gostaria de ver. Esse subconjunto também é disponível através de uma chamada para zoomChart. Um exemplo, ou três, deve ajudar a esclarecer seu uso. Gt toda a série gt chartSeries (GS) gt agora - um pouco, mas de subsetting gt (07 de dezembro para a última observação em 08) gt candleChart (GS, subset2007-12 :: 2008) gt sintaxe ligeiramente diferente - após o fato. Gt também alterando a rotulagem x eixo gt candleChart (GS, themewhite, typecandles) gt reChart (major. ticksmonths, subconjunto 16 semanas) Três coisas de nota sobre o último gráfico. Primeiro foi o uso de reChart para modificar o gráfico original. Isso leva a maioria dos argumentos das chamadas de gráficos originais e permite modificações rápidas em seus gráficos. Seja mudando temas de cores ou subconjunto - ele vem em muito útil. O segundo item notável é o uso da primeira sintaxe dentro do subconjunto. Isso permite uma expressão ligeiramente mais natural do que você pode ser depois, e não exige que você saiba qualquer coisa sobre as datas série ou vezes. O último item de nota na última imagem é o argumento tick. marks. Isso faz parte da lista de formulários da função chartSeries original e é usada para modificar o posicionamento de rótulos dentro do gráfico. Muitas vezes o espaçamento automaticamente escolhido - controlado pela função xts axTicksByTime faz um trabalho suficientemente bom - você pode achar desejável personalizar a saída mais. Neste caso, marcamos os principais carrapatos com os meses iniciais. Análise técnica e chartSeries Atualizado e pronto para ir são algumas ferramentas fantásticas do pacote TTR por Josh Ulrich. Disponível no CRAN. Agora é possível simplesmente adicionar dezenas de ferramentas de análise técnica ao gráfico com nada mais do que um simples comando. Os indicadores atuais do pacote TTR, bem como alguns originários do pacote de quantmod são: Todos os trabalhos acima, muito parecido com as funções de base TTR em que eles chamam. A diferença principal é que a família de adicionar de chamadas não inclui o argumento de dados, como este é derivado do gráfico atual. Alguns exemplos irão destacar como construir gráficos com os indicadores internos. Gt getSymbols (GS) Goldman OHLC do yahoo 1 GS gt O argumento TA para o chartSeries é uma forma de especificar as chamadas do indicador gt a serem aplicadas ao gráfico. Gt NULL significa não desenhar nenhum. Gt gt chartSeries (GS, TANULL) gt Agora com alguns indicadores aplicados gt gt chartSeries (GS, themewhite, TAaddVo () addBBands () addCCI ()) gt O mesmo resultado poderia ser realizado um bit gt mais interativamente: gt gt chartSeries (GS , Themewhite) desenhar o gráfico gt addVo () adicionar volume gt addBBands () adicionar Bollinger Bands gt addCCI () adicionar Commodity Channel Index Um dos mais recentes e mais emocionante adições ao recente lançamento de quantmod inclui duas novas ferramentas de gráficos projetado para fazer adição personalizada Muito mais rápido do que era possível. A primeira delas é addTA. Esta é uma extensão importante para a função addTA anterior, na medida em que agora permite que dados arbitrários sejam desenhados nos gráficos. Agindo como essencialmente um invólucro para seus dados, o único requisito é que os dados tenham o mesmo número de observações que o original, ou seja, da classe xts e as datas estejam dentro da faixa de tempo e escala de dados originais. É possível ter esses novos dados plotados em seu próprio sub-gráfico TA (o padrão) ou sobreposto na série principal. A segunda função e potencialmente mais interessante é newTA. Esta é a função de esqueleto há muito aguardada para criar indicadores TA personalizados para serem anexados a qualquer gráfico. Ele leva o conceito de esqueleto um passo adiante e cria dinamicamente o código de função necessário para um novo indicador, com base na função que você passou para ele. Essencialmente, um pouco de programação auto-consciente torna a adição de novos indicadores bastante intuitiva e praticamente indolor. Dadas as suas habilidades de ponta, está na cúspide do experimental. Felizmente se tudo mais falhar, eo que você obtém não é o que você esperava, você sempre pode modificar o código criado para melhor atender às suas necessidades. Um rápido olhar para adicionar dados de indicadores personalizados e criar um novo indicador a partir do zero. Gt getSymbols (YHOO) Yahoo OHLC de yahoo 1 YHOO gt addTA permite que você adicione indicadores básicos gt para seus gráficos - mesmo se eles arent parte gt de quantmod. Gt gt chartSeries (YHOO, TANULL) gt Em seguida, adicione o Open to Close mudança de preço gt usando o quantmod OpCl função gt gt addTA (OpCl (YHOO), colblue, typeh) gt Usando newTA é possível criar o seu próprio gt genérico TA função --- vamos chamá-lo addOpCl gt gt addOpCl lt - newTA (OpCl, colgreen, typeh) gt gt addOpCl () Mais para vir. Há muito mais a dizer sobre chartSeries e quantmods ferramentas de visualização atuais e futuras, mas por agora é hora de chamá-lo de um dia (ou 30) e concluir esta introdução ao mapeamento em quantmod. Futuras adições a este site ea documentação incluirão mais detalhes sobre como interagir com os gráficos - agora e em lançamentos futuros, novas opções de layout e uma possível incursão em ferramentas e técnicas de visualização totalmente novas. Mas por enquanto isso é tudo que eu tenho. Este software é escrito e mantido por Jeffrey A. Ryan. Consulte a licença para obter detalhes sobre como copiar e usar. Copyright 2008.IFC - Radares de rastreamento Para na introdução ao radar ou Nike Acquisition Radars, vá para. Os controles para estes radares foram alojados na Furgão de Controle de Radar, que estava localizada muito perto da Van de Controle de Bateria e do mesmo tamanho. John Porter, gerente do SF-88, relata que The Battery Control Van é de 20,5 pés de comprimento, 8 pés de largura, 7 pés de altura, com uma língua de 6,5 pés. Este é um radar de rastreamento Nike Hercules. Poderia ser um radar de rastreamento de mísseis (MTR), um radar de rastreamento de destino (TTR), ou um alvo Ranger Radar (TRR). Os detalhes estão escondidos sob o protetor contra o vento, o que reduz as pressões do vento e buffeting. O veículo de transporte com rodas ainda está presente, quando removido, a antena é suportada por três pernas ajustáveis em um triângulo. Este Nike X-Band (cerca de 10 GHz) Target Tracking ou míssil Tracking antena de radar é sem a tela de vento. A imagem é de um site Nike que recentemente (2016) saiu de serviço em Folgaria, TN, Itália. É agora parte de um grande Nike Hercules museu nesse local. Além disso, TM9-5000-18 NIKE I SYSTEMS - TRANSMISSOR TTR E RECEPTOR CIRCUITRY está disponível para outra (mais detalhada) vista de alguns deste material. (A Nike 1 Ajax foi o antecessor do Nike Hercules, mas os mesmos princípios se aplicam.) De FM 44-1-2 ADA Referennce Handbook, 15 de junho de 1984, ver página 21 Anéis de Supersonic Steel Tracking Antenna Towers As antenas de rastreamento Nike precisam Extrema precisão de apontar. O Nike Hercules tem uma gama de mais de 90 milhas eo sistema deve ser capaz de dirigir um míssil para com em 10 ou 12 metros de onde o alvo Tracking Radar diz que o alvo é. Isto significa que o Radar de Rastreio de Alvo (que dá a localização do alvo) eo Radar de Rastreio de Mísseis (que dá a localização do míssil de Hércules) deve ser cuidadosamente alinhado (discutido abaixo). Além disso, os efeitos de - o calor dos sóis distorcendo a antena monta - a força dos ventos distorcer as montagens da antena deve ser minimizada também. Para ajudar a conseguir isto uma torre dupla é usada: - a torre interna suporta a antena - a torre externa suporta a tela de vento e sombreia a torre interna As fotos abaixo são da área de IFC de SF-88, norte de São Francisco Vamos começar com A torre interna, concreto - com três projeções na parte superior para os três pés da antena. Foto cedida por Greg Brown A torre exterior protege a torre interna reduzindo o aquecimento diferencial no lado do sol da torre interna. Ele também suporta a escada de acesso, tela de vento, plataforma de trabalho e trilho de proteção. As três almofadas marcadas 0 são as almofadas suportadas pela torre interna, e suportam as três almofadas de antena. O círculo branco parcial é os restos do suporte de bolha de tela de vento. Esta imagem mostra as duas montagens de base separadas, o retângulo externo que suporta a torre de aço exterior, o concreto redondo interno que suporta a torre interna de concreto redonda. Foto cortesia de Greg Brown Tracking Antena Base Fotos Equipamento usado para BoreSighting Esta é a caixa de controle e cabo usado para fazer multa antena apontando ajustes durante a observação de furo e outros procedimentos de alinhamento Este é o telescópio utilizado na mira de furo e outros procedimentos de alinhamento. O serviço de parque nacional abscounded com esta unidade - conectores em uma antena de seguimento Isto poderia ser chamado o lado do conector de uma antena de seguimento de Nike. Ele também inclui dois compartimentos de armazenamento para equipamentos usados com freqüência. A maioria dos conectores usa baixa corrente (sinal) conectores, aqui está uma amostra. O conector exposto é para os três cabos coaxiais que transportam sinais de Freqüência Intermediária (60 MHz) para o Radar Control Van para amplificação adicional. Eles são os sinais Sum, Azimuth Error e Elevation Error. Tracking Antena Base Electronics Estes são magnetron e outras fontes de alimentação de alta tensão, e os amplificadores utilizados para conduzir o azimute da antena e motores de elevação. Eles estão no lado oposto em relação ao lado do conector. Posições do operador de rastreamento de destino Estas são as consolas de rastreamento de destino, cada uma com escopo e controles como rotulados. Eles pareciam muito semelhantes tanto para o Nike Ajax e Nike Hercules. No Nike Hercules, uma posição adicional (stand-up), o Supervisor de Rastreamento, foi adicionado para ajudar a coordenar as atividades e operar os controles anti-jamming. Imagem de Radar Control van at Ft. Sill museu de Al Harvard Escopo de adaptador de pan para anti encravamento e controles abaixo esquerdo, TTR controles Magnetron abaixo direito, escopo Azimuth direito de Greg Brown Esta imagem é do chassis A-Scope da posição de elevação de faixa alvo puxado para fora. (Todos os chassis do A-Scope são idênticos) Esta imagem é das consolas de rastreamento de alvo movidas e de controles de anti-jamming de um sistema italiano, de Ramiro Carli Controle de Supervisão de rastreamento de Ballola Controls Isto era só Nike Hercules - um quarto homem atrás dos três operadores de rastreamento E usou este painel de controle anti-jamming destacável. Eu mostrei isso em grande detalhe como eu estou fascinado imaginando o que tudo poderia ser feito para evitar sinais de interferência. O magnétron é um tubo de vácuo especializado capaz de fazer pulsos poderosos (100s de kilowatts) surpreendentemente poderosos de pulsos poderosos de corrente de alta tensão (aproximadamente 30 ampères). O elétron Ocidental tipo WE 5780 magnetron foi usado em Radares Nike Target Tracking. Este é um magnetron sintonizável com freqüência centrada em 10 GHz (3 cm de comprimento de onda). Jon Elson enviou essas fotos de Jon: ARGhhhh. Eu tive este magnetron comigo por mais de 40 anos, o seu sido sentado em uma caixa na minha garagem atual de 25 anos. Leve-o para tirar uma foto, e eu a deixei cair. Suponho que eu pudesse fazer isso de volta para uma foto. Este é o equipamento de sintonia exterior - para a esquerda é um motor pouco orientado para baixo, em seguida, um cabo flexível com mecanismo de torção interior, a ângulo de 90 graus, a unidade de sem-fim. Isto permitiu que o TTR tentasse evitar a interferência e interferir mudando a freqüência - 10 O receptor seguiu automaticamente as mudanças de freqüência do magnetron (AFC) Aqui está uma folha de dados de frank. pocnetsheets20155780.pdf A largura do feixe é definida geralmente como a largura entre os meios pontos da potência Do feixe principal de uma antena. Wikipedia dá uma fórmula para uma largura típica do feixe parabólico como: BeamWidthInDegrees 70 WaveLength AntennaDiameter onde WaveLength e AntennaDiameter estão nas mesmas unidades. Usando fatores de - comprimento de onda 3 cm - diâmetro da antena (cerca de 5 pés) 152 cm dá uma largura de feixe de antena Nike de cerca de 1,4 graus Uma largura de feixe pequeno (estreito) em uma antena de rastreamento é uma coisa boa, dando: No alvo e no ganho (uma escala melhor) - melhor determinação do ângulo de alvo - uma melhor resistência ao interferência fora do eixo As antenas de seguimento de Nike tiveram uma largura do feixe de aproximadamente 1.4 graus, isto é, a maioria do poder do transmissor foi concentrada em 1.4 graus de largura e 1.4 Grau alto. Embora o TRR (Target Ranging Radar) tivesse menor comprimento de onda, não foi usado para a determinação de ângulos. Ajax Target Tracking Radar O anterior Nike Ajax radar de rastreamento tinha um alcance efetivo de cerca de 50 milhas. Visão Geral Esta antena (próximas quatro imagens) está no Historical Electronics Museum perto de Ft. Meade, MD. Um ótimo lugar para visitar. -)) Usou um tipo de lente de Fresnel de focalizar como este. Boresighting foi idêntico com o posterior Hercules Tracking antenas. Nivelamento foi, obviamente, um grande negócio. O rastreamento de alvo e radares de rastreamento de mísseis devem ter uma referência vertical comum. Dois níveis em ângulo reto são usados por conveniência. Esta era uma perna do suporte de tripé de uma antena de rastreamento. A tampa cobre uma cabeça de parafuso sextavada de 1 polegada para ser girada para nivelar a antena. Fiquei muito impressionado com a suavidade da rotação no azimute. O rolamento não tinha nenhum jogo aparente, mas era fácil e suave de se mover. Em 2012 perguntei a Kennith Behr sobre isso. Ele disse que este foi um Kaydon Bearing e desde esta imagem. Mostrando a evolução da forma de Fresnel da antena de lente de placa de metal. Capítulo 3, METAL-PLATE LENS ANTENAS por Paul Wade. Este contém os diagramas a seguir. Uma discussão sobre Metalic Delay Lenses, usada por Nike Ajax radares de rastreamento, foi apresentada nesta edição do Bell System Technical Journal. Bell e Western Electric (uma subsidiária) projetou e construiu o equipamento Nike IFC. Uma foto da revista Life - em Red Canyon - possivelmente tropas disparando seu equipamento Nike Ajax antes de levá-lo para algum site em alguma cidade. Uma outra possibilidade é as tropas de volta para tiro anual re-fogo de equipamentos residentes. Hercules Target Tracking Radar O Nike Hercules Tracking Radars tinha um alcance máximo de 200.000 jardas, um pouco mais de 110 milhas. (Este foi um limite rígido como o monitoramento exibe e escala de computador tinha esse limite.) Para uma comparação interessante com o anterior (Segunda Guerra Mundial) SCR-584, clique aqui. Os sistemas Nike Hercules tinham dois Radares de Rastreamento de Alvo que eram externamente semelhantes. Diferenças internas incluíam diferentes faixas de freqüência. Os dois radares foram usados em vez do radar usual para ajudar a combater o bloqueio de inimigos. Uma variedade de estratégias tornou a vida dos jammers inimigos extremamente difícil. (Os sistemas Nike Ajax tinham um radar de rastreamento de alvo). Nike Hercules Radar de rastreamento de destino (TTR) (imagem é 33 K bytes) (Foto crédito Rolf Goerigk) A cerca de corda e suportes estão lá apenas durante a manutenção para reduzir acidentes - removido durante as operações normais. Durante as operações normais, uma tela de vento esférica envolve a antena para reduzir as forças do vento e os erros de rastreamento. Vista da eletrônica (Crédito da foto Rolf Goerigk) Gaston Dessornes quer. Conheça o peso aproximado da torre móvel TTR MTR (veja a imagem anexada) As seguintes imagens são de varreduras de TM9-1430-253-34 por GoogleBooks Toda a eletrônica prática (e pesada) foi colocada na base do tripé. Isso inclui fontes de alimentação, amplificadores magnéticos para acionamento do motor de acionamento. Esta é a parte traseira da antena TTR - feita tão leve quanto possível - Conexão elétrica, ou seja, controles, tensões de ângulo de elevação, potência, canais de freqüência intermediária. Foram feitas com a base por meio de anéis deslizantes. O transmissor de azimute é um potenciômetro de sinusosseno de precisão que ajuda a converter coordenadas polares (ângulos) em coordenadas cartesianas (x, y): -)) Embora exista uma complexidade considerável, raramente tivemos problemas com os radares (ou o resto do sistema Nike IFC). Foi extremamente bem concebido e fabricado :-)) Praticamente uma alegria para continuar a correr. Infelizmente, a Western Electric, o designer e fabricante foi desmontado pelo governo - Em situações especiais, como o risco de tufão ou condições árticas, uma grande capa protetora foi incluído que poderia fornecer proteção adicional. Estas tampas foram moldadas como conchas de moluscos que poderiam ser fechados em condições realmente ruins. Ver as fotos Vista lateral. Vista do quarto e informação do local de Alaska Site Peter e cimeira do local. Estou adivinhando (por favor me corrija) que, se as conchas foram fechados, os radares de rastreamento não poderia ser usado. De Rolf Goerigk. Especificação para o Radar de Rastreamento de Alvo (TTR) incluem: Pulso curto (SP) 0.25 microssegundos Pulso Longo (LP) 2.5 microssegundos Gabinetes de Receptor de Radar Há dois armários, lado a lado, quase imagens de espelho uns dos outros, um para o Radar de Rastreamento de Alvo (TTR), e um para o radar de rastreamento de mísseis (MTR). Pré-Modernização, Tubos de Vácuo A primeira porta no gabinete à esquerda do Target Tracking Consoles abre para o Target Tracking Radar Receiver Cabiner. O gabinete mostrado é para o Hércules, mas o Ajax era muito semelhante. Em um momento eu poderia dizer-lhe a função e como ajustarfix tudo aqui - O chassi na porta é o chassi de teste, usado para testar o funcionamento correto de tudo no gabinete. A porta fechada à esquerda é muito semelhante para o radar de rastreamento de mísseis. Cada um contém os amplificadores de Freqüência Intermediária (IF) de 60 MHz para Sum, Erro de Elevação e Erro de Azimute, Controle de Ganho Automático para os amplificadores FI, Unidade de Gama, circuitos que permitem rastreamento automático em elevação, azimute e alcance e um Painel de Teste que também pode controlar A eletrônica do mastro do local do furo. Post-Modernização, Transistores Todas as informações e fotos do Sr. Ramiro Carli Ballola Estou enviando algumas fotos relevantes para o BC Van realmente localizado em Base Tuono, esta é a última configuração congelada em 2005 (nenhuma modificação prevista ou autorizada) Para todas as Nações que participam no WSPC, Como já expliquei os três países restantes foram ITÁLIA-GRÉCIA e TURQUIA, final de 2005 GRÉCIA começou a eliminar o sistema, seguido pela Itália em 2007, depois que o WSPC entrou em fase de liquidação. Para ambos MTRTTR subAssy a partir do topo da lista de itens é o seguinte: 1) Beacon AFC 2) IF amplificador SUM 3) IF amplificador AZ 4) IF amplificador El 5) Vídeo e AGC amplificador 6) Servo Error Converter AZ 7) Servo Error Conversor EL Nas duas portas ou MTR ou TTR do topo a lista é a seguinte: 1) IF gerador de teste (como o velho chassy) 2) Monitor de voltagem de erro (como o chassy velho) 3) Erro AZ Modultaor 4) EL Erro Filtros LPSP do lado direito do modulador: 1) Filtros SUM LP e SP 2) Filtros AZ LP e SP 3) Filtros EL LP e SP Secção MTR do lado esquerdo Filtros SP a partir do topo: 1) Sum 2) AZ 3) El Relativo aos circuitos LIN LOG, ainda a partir do topo: 1) Amplificador IF 2) Filtro de pulso longo 3) Lin Log amplificador Multi-caminho Problemas Work-arounds OK - Você pode obter a maioria dos acima de qualquer livro radar grave. Agora, para um detalhe prático gory: - ((As ondas de radar são apenas uma onda de luz (MUITO) de baixa freqüência. É uma notícia boa e ruim. A boa notícia é que as ondas de radar refletem fora de superfícies condutoras, como aviões. É que as ondas de radar refletem fora de superfícies que você deseja que eles wouldnt, como a terra ou água (com diferentes constantes dielétricas em relação ao ar) entre você eo avião que você está tentando rastrear Aqui estão duas histórias uma história e outra história envolvendo o Missile Tracking Radar de bloqueio - A reflexão de um míssil Esta é uma visualização do problema e um gráfico mostrando os erros de rastreamento de um avião em altura não especificada com um radar em altura não especificada e freqüência com largura de feixe cerca de 3 vezes Nike comprimento de onda de 3 centímetros. Vai para cerca de mais 3 páginas sobre este efeito. A amostra acima é a partir da edição de 1980 Introdução aos Sistemas de Radar por Merrill I Skolnik. Entre tentando entrar em contato com o autor para a permissão para publicar, (sem contato ainda) Eu descobri que ele está vivo, ainda ensinando e autor. De acordo com radarcon2008.orgbioSkolnik. html. Dr. Merrill Skolnik serviu como superintendente da Divisão de Radar no US Naval Research Laboratory em Washington, D. C. de 1965 a 1996. e tem todos os tipos de elogios. Se você está seriamente interessado em radar moderno (incluindo Lidar) você deve obter um de seus livros mais modernos. O parágrafo acima indica uma razão pela qual a missão da Nike foi contra aeronaves de alto vôo, e algumas motivações para desenvolver mísseis homing como HAWK, e os métodos mais sofisticados em PATRIOT. Boa Notícia O gráfico pode ser interpretado para indicar que o erro entre dois radares estreitamente espaçados, envolvidos com baixos ângulos de elevação do alvo, terá erros semelhantes - que o erro do MTR que rastreia o míssil no Ponto de Intercepção será amplamente compensado Pelo erro do Radar de Rastreio de Alvo rastreando o alvo no mesmo Ponto de Intercepção. - Os dois erros em grande parte cancelar - Bad News Se o radar de rastreamento de mísseis rastreia o reflexo ou imagem - ele vai perder a trilha do míssil, e não há nenhuma maneira prática para recuperar a trilha antes do míssil self destrói depois de perder o sinal trackingcommand do MTR . Boa Notícia -)) O efeito foi conhecido e corrigido até julgado não é um problema. Isto era geralmente fácil nos relatórios de Rolf Goerigk dos E. U.A. de Germany Um exemplo bom era o procedimento de aquisição diário de MSL. Devido ao ângulo de pastejo geralmente baixo do feixe de antena, os efeitos de multi-caminhos foram monitorados em elevação. Utilizando monopulse de amplitude NIKE não houve cura. O MSL foi classificado como não operacional. Basta imaginar, olhando através do telescópio montado vendo algumas vacas em vez do míssil auto-rastreado. Mas o ponto de vista ou ponto de direção não era o ponto de reflexão, em vez disso, era a soma da energia de RF direta e indireta do MSL. O ponto de reflexão estava mudando com a estação e o dia e às vezes desapareceu. Foi um caso muito interessante e aprendi muito. Eu estava noivo (novamente) naquela história secreta. Esse caso era realmente quente e sensível. Este assunto é discutido em alguns livros de radar. A solução em tempo de guerra Movendo caminhões entre o MTR e MSL, ele trabalhou Radar Aiming Alinhamento incluindo boresighting Alinhamento de radar é razoavelmente complexo. Cada radar (rastreamento de mísseis de rastreamento de alvo) deve ser nivelado individualmente e boresighted. Em seguida, os dois radares devem ser alinhados de modo que seus potenciômetros ler o mesmo quando ambos são apontados na mesma direção. Em seguida, a diferença de posição do radar de rastreamento de mísseis do radar de rastreamento alvo deve ser colocado no computador para essa correção. Este é um mastro do local do furo (15 K bytes). As ondas de radar de sinal de teste saem do chifre de alimentação no centro do X em cima, e as 4 coisas laterais do X em cima são alvos óticos para os telescópios nos radares (TTR, TRR e MTR). Mais detalhes aqui Um pequeno klystron reflexo, como este, foi usado para gerar o pulso de eco através do chifre de alimentação para a antena de rastreamento que está sendo observada. A sensibilidade do receptor de radar também pode ser verificada atenuando a saída deste tubo. O tubo é de cerca de 3 polegadas, 8 centímetros, de base de tubo para cima. O pino longo abaixo da base é a estrutura de saída coaxial que alimenta um guia de onda. Este é um mastro do local do furo (34 K bytes) que está sendo abaixado. Quando no lugar, o pólo longo é vertical. Imagem de Rolfs NIKE Páginas por goerigkonlinehome. de. Na forma de lista, pode ser organizado nas seguintes etapas principais: Nivelamento individual (todos os radares de rastreamento) O instrumento indicador de nível foi uma versão robusta do nível de engenheiros Precision montado na parte rotativa da antena. O alinhamento do instrumento foi verificado nivelando a antena girando então a antena 180 graus e assegurando que o instrumento ainda indicou nível. Se não, você reajustou o nível até indicar o mesmo erro para a frente e para trás. Você então re-nivelou a antena e verificou novamente. (Este ajuste foi bastante estável.) O nível da antena não era geralmente estável. - Quando a caixa de controle do mastro de teste detecta pulsos de X-Band, - gerará pulsos de eco na mesma freqüência a partir da corneta de alimentação Bloquear no oscilador Pista em Automatic Set Telescópio na montagem, posição 1, observar o alvo Ajustar o telescópio na montagem, posição 2, observar o alvo Ajustar o telescópio (não o radar) para a visão do furo correto Desligar o teste da visão do furo Certifique-se de que o deslocamento de mísseis radar posição deslocamento foi no computador O ajuste de nivelamento foi o mais problemático em muitos novos sites. Ele iria deriva sobre um pouco (exigem releveling várias vezes ao dia) até que as almofadas de concreto se estabeleceram no chão. Então os ajustes não seriam necessários mais do que uma vez por dia. Isso produziu uma precisão de visão de furo entre o Radar de rastreamento de mísseis e Radares de rastreamento de destino de cerca de 1,5 polegadas em mil jardas (supondo que o mastro do local de furo estava a cerca de 250 metros dos radares ). A 110 milhas (200,000 jardas) que seria cerca de 300 polegadas ou da ordem de 25 pés. Há muitas mais fontes de erro no sistema - é claro -, mas o sistema wasis curiosamente preciso. Em medida angular, o erro de ponta foi cerca de 0,0025 graus, ou cerca de 10 segundos de arco. O tamanho angular de uma estrela em um telescópio poderoso na terra é de cerca de 1 arco-segundos devido a problemas atmosféricos. Para uma comparação interessante com o anterior (WWII) SCR-584, clique aqui. Frank E. Rappange aponta que há uma verificação que demonstra que todos os ajustes REALMENTE TRABALHAM. . O teste principal (que devia ser realizado a cada 6 horas, quando em 30 SOA) era o Teste de Rastreamento Simultâneo. Neste teste o MTR foi ajustado para o modo de faixa de pele e tanto TTR (e TRR) e MTR bloqueado no mesmo alvo. O BCO podia ler a diferença de tensão para as posições dos radares respectivos no BC Van. Readings were made for both TTR and TRR in the difference pulse modes. It was the decision of the BCO to accept the system or not. Radar Range Determination Radar waves (and light and other electromagnetic waves) travel through air almost as fast as in a vacuum. Fortunately for engineers and users, air pressure, humidity, and other atmospheric variables do not affect the speed of travel very much. To make matters even easier for the Nike problem, any variations that do occur are largely canceled out at the end of the flight, as both the radar beams are traveling through very similar air conditions. Errors due to refractive effects due to differences in air pressure along the beams cancel out. So a common crystal oscillator was used to calibrate the range systems of both the missile and target radars. This adjustment was fortunately very stable, rarely needed tweaking unless a component was changed. There is a circuit called a phantastron that has a remarkably linear pulse delay time from a voltage input. The Range Operator (or range tracking servo system) operates a linear potentiometer which provides the range voltage for: Elevation potentiometers, see Height Determination below Azimuth potentiometers, see Radar Azimuth Determination below Range gate for displays and for servo gating This diagram came as a shock when I was looking through technical manuals in 2015. I had never seen it in trainning nor on site. It must have been discussed on one of the days I was on KP. (The Army had a bad habit of making their slave wage students take their turns doing KP (Kitchen Police, washing pots and pans, mopping the mess hall. ) during technical trainning. The Air Force is much more enlightened, hiring civilians to do kitchen chores instead of techie students.) Good thing the range units didnt fail on our site, would have taken me some time to fix things, or call in ordnance. (There were two range units, one for the Target Tracking, The other for the missile tracking.) Maybe Lopresti or Sizlak (the other two IFC techies) didnt have KP on their sequence. Radar Height Determination Digital - post-modernization - from Ramiro Carli Ballola Note: during the post 1975 modernizations, including replacing many analog components with digital components, the elevation trig potentiometers were replaced by digital angle resolvers. Here is an explanation of a digital angle resolver. The output was sent to a little digital computer in the RC van where the height was computed from the digitalslantrange times the sin of this angle and the groundrange determined from the cosine of this angle. Gathering the details, and educating me (Ed Thelen) is an on-going effort (November 2015) by Ramiro Ballola :-)) Please be patient, these were major philosophical, data flow, and processing changes. going back to the RAEMOD, with the change of the potentiometers in the antennas, in the exploded view photo included at nr 26 you should see fisically the optical resolver inside the TTR azimuth encoder assembly, they were the same on the elevation and equally the same for TTRMTRTRR Inside the functional schematic photo you should see a little part of the RSPU Angle encoder section and you should read the input from synchro and resolver from the antenna and the first data conversion, to be sent to the Coordinate Converter Section (via PCS), than to the TDP (Track data processor) and to the Digital computer in the BC Van Ed Thelen here - The above two diagrams provide fascinating hints of the digitized (azimuth and elevation) angle data sent by the antenna circuitry to the RC van to help provide X, Y, and Z information of the radar target. Ramiro is continuing to collect photos, diagrams, and information. from Ramiro Nov 19, 2015 Ed, if you remember after boresight check before the Orientation, one check was mandatory to be performed and it was the KDP (Known Datum Point) to define the TTR (considered as System center) azimuth position respect to the North Geographic, this value recorded inside the TTR RSPU, together with the Orientation Elevation position and the Range zero check value SP and LP, was the reference you recall to intialize the system. Of course in the MTR RSPU the azimuth reference value was the Orientation value. Ed Thelen here - None of the above, except boresighting - done daily -. and determination of north - done once on Ajax sites -, is unfamiliar to this Ajax techie. I (and this description) have a long way to go - we had no RSPU to initialize - Radar Azimuth (horizontal direction) Determination Digital - post-modernization Note: during the post 1975 modernizations, including replacing many analog components with digital components, the azimuth trig potentiometers were replaced by a digital angle resolver. Here is an explanation of a digital angle resolver. The output was sent to a little digital computer in the RC van where the groundrange and angle were used to compute the E-W and N-S ground values. height was computed from the digitalslantrange times the sin of this angle. Tracking Radar Physical Support One of the many keys to precision tracking between the target and missile tracking radars is the fact that (small) identical errors of tracking by both the target and missile tracking radars cancel out. Example, if both the target and missile tracking radars say that their respective tracks are both 100 yards higher than absolute height, the actual miss distance (if every thing else was perfect) would be 0 yards. Very Interesting and Useful This way, errors due to radar wave (like light wave) refraction in the atmosphere cancel out if both radars are tracking the same point in space (in this discussion we ignore the slightly different paths due to the slightly different physical location of the two radars. The Nike Ajax system assumed that wind buffeting of the two tracking radars would be sufficiently similar so that accurate enough tracking could be accomplished. Since the Nike Hercules had an effective range more than 3 times the Ajax, and a real range more than 4 times the Ajax, errors due to wind buffeting and similar errors could be 3 or 4 times larger, and possibly render Hercules ineffective (too inacurate) at longer ranges. Bubbble surrounds each tracking antenna To counter the wind buffeting, the tracking radars were enclosed in an air inflated fabric bubble. This greatly reduced the wind forces on the tracking antennas. Even if the wind gust shifted the bubble a few inches, the air f orces on the antennas would be greatly reduced during the shift of the bubble. The bubble also protected the antenna from much of the differential heating due to the sun heating (expanding) one side of the mount and antenna relative to the other side (shady side) of the mount and antenna. Although both tracking antennas would likely be illuminated by the sun the same way, vertical alignment was usually made by one person at slightly different times (an error source) and one was never confident that everything was identical anyway. Wind Force and Sun Heating on Tower Mount Ideally, the radars could be located on high ground, well above surrounding trees, buildings. However, in flater areas, towers had to be used to get the tracking radars high enough. The wind also supplies forces and torques on radar towers. The forces and especially the torques shift the top of the tower in space, and shift its angle with the vertical. The shift in space (inches) is much much smaller than other errors, but the shift in angle from vertical could result in much more severe errors. To provide improved resistance to angle errors due to torque in the tower, the tower was actually a double tower. The outer tower was buffeted by the wind, and also the differential expansion due to the sun light heating it. The platform at the top of the outer tower also supported the bubble that protected the antenna from the wind. The inner tower supported the antenna. The inner tower was largely isolated from the wind and the sun which resulted in much more stablity. Image of tower showing: - outer tower platform - bubble base - foot pad from inner tower Simultaneous Tracking Test (the proof) Did all of the above boresighting adjustments and alignments REALLY yield a system that could get a missile within kill distance of the target There is a way to check Have BOTH the target tracking radars and the missile tracking radar track the same target (aircraft). If both radars say the aircraft is in the same place . the tracking system is correctly aligned. Period . No guess work, no theory, no it oughta, the tracking system IS correctly aligned . Assuming the computer works, the missile takes commands, etc. that NIKE system is capable of guiding the missile to the target However, you remember that the Missile Tracking Radar (MTR) tracks a beacon in the missile, not the skin of the missile. So, (FOR THIS TEST) the MTR is set to: a mode to track the MTR radar reflection from a target, not the missile beacon remove the delay of the beacon (a fixed delay between receiving the MTR radar signal and the firing of the beacon) from the MTR range system The above two changes permit MTR to track the aircraft just the same as the TTR system. An aircraft flies about, and the computer voltages representing N-S, E-W, UP-DOWN for the MTR and the TTR are compared. They ideally should be identical. Placing a sensitive volt meter between say the target radar N-S and the missile radar N-S should ideally yield zero at all times while tracking the same aircraft. In practice they rarely are completely identical due to at least the following error sources. different parts of the aircraft reflect (glint) differently at different angles different pointing servo gains and damping actual level errors actual boresight and alignment errors errors in the range, elevation, azimuth potentiometers errors in components in the computer a wide variety of mechanical errors such as binding, looseness. In spite of the above long list of possible error sources, people at NIKE sites had to and did prove - frequently - that the tracking system errors were very few yards at ranges in excess of 50 miles. Unbelievable but true Simulated Tracking (and jamming) using the T-1 System Tracking aircraft with a NIKE system is trivial if the aircraft is not using jamming . With no jamming, you can easily teach your junior high school kid to be a good NIKE radar operator in an afternoon. A group of afternoon trained junior high kids could do all the NIKE aircraft radar tracking operations necessary to shoot down a non-jamming aircraft. The airforces of the world spend a great deal of time and money to try to defeat radar - and many interesting jamming methods have been developed and are used. How do you train NIKE people to track aircraft that are using Electronic CounterMeasures - ECM (jamming) How do you maintain and enhance this difficult skill Using friendly aircraft for this training and skill maintenance has many disadvantages, including: The friendly air force is unlikely to wish to fly aircraft for hours per day around the various sites to assist in trainning and honing the friendly anti-aircraft forces. Occasional tests may be OK, but almost every day The friendly air force may not wish to turn on their latest and greatest ECM (jamming) equipment for analysis by non-friendly agents. I presume these, and other, reasons led to the development of the ANMPQ-T1 Electronic Warfare Simulator (developed by ITT Baltimore, MD ) which was housed in one very large trailer. The operators in the T-1 trailer could exercise the radar operators in both the Battery Control (BC) van (acquisition operators and battery commander) and the Radar Control (RC) van (Target Tracking operators (azimuth, elevation, range) and Missile Tracking operator. with many types and quantities of interesting ECM (jamming) problems. Jammingspoofing slides from the archives of Association of Old Crows aoc. adobeconnectjammingtechniques5-1-14recordinglauncherfalsefcsContenttruepbModenormal (The introductory part, relative to the pulsed, non-coherent techniques used in Nike) With the Improved Nike Hercules, the jammerspoofer had to fool two different frequency radars in range. Note the attempt to both: a) obscurehide the target b) fool the range operatorsystem to track a fake target Also note: this does not include mechanical jamming, such as chaff, corner reflectors, decoys. This is where ECM was for Nike Ajax and modern techniques are much more interesting. For more details on the T-1 unit, see Lesson 8. Target Simulation - 1.2 megabytes There is a T1 manual on-line at T1 ANMPQ-T1 (another site)(.zip -.pdf files)(10 files totaling 6 Mbytes) For a more general discussion of jamming, go here. LOPARHIPAR target video and ECM was created using sync and preknock signals from the radar. Antenna rotation was slaved to the radar by a device called a flying spot scanner and video was triggered using a system called an antenna pattern generator which simulated not only the main antenna lobe but side lobes as well. By changing the position of the main lobe, the target could be moved in azimuth at will and the ECM would also be positioned along the main lobe. TTR and MTR video was generated much the same as the IF test pulse except that the TTR was given sum, azimuth and elevation signals and long and short pulse. Azimuth and elevation signals were controlled through servos which were slaved to the antenna and range simulation was done by delaying the video from sync. The system could generate 6 independent targets with 4 types of Electronic jamming on 4 different carriers in addition to Acq and track chaff and angle deception. Army Navy Mobile Radar Signal Simulator. I worked on them for about 10 years, a great training device. Simulated up to 6 targets, ECM, and ground clutter. The Chaff cabinet was a bitch to maintain. The T1 also had a reusable missile. The T1 was heat sensitive and the IF strips had to be retuned as the trailer got warmer. The Simulations were injected at the RC BC Vans not at the radars. First, let me say something about analyzing the ECMECCM situation for Nike or any other system. That is somewhat akin to painting a moving train. Technology advances tend to make the advantage shift between ECM and ECCM. So, Im not surprised that some point in time the SSKP was as low as 85. However, I have watched as Air Force planes tried to break Hercules System lock after the TRR was added to the system and they could not do that. I have even read letters from Air Force organizations requesting that Nike not track their planes using their ECCM, because it tended to undermine the confidence of their pilots in their ECM equipment. I dont know the time period that the simulations were done. Ability to do meaningful simulations developed as technology did, so the sophistication (accuracy) of the simulation could be called into question. Second, all simulations involve some approximations and assumptions. Thus, simulations have to go through a validation process to determine the accuracy of the simulation. I have never heard of any meaningful simulations involving the Nike Hercules systems. That doesnt mean there werent any, just that if the 20 or so years working with and around Nike, I would have expected to see something about it. I hope this helps. If you have comments or suggestions, Send e-mail to Ed Thelen Updated November 18, 2015Using R for Time Series Analysis Time Series Analysis This booklet itells you how to use the R statistical software to carry out some simple analyses that are common in analysing time series data. This booklet assumes that the reader has some basic knowledge of time series analysis, and the principal focus of the booklet is not to explain time series analysis, but rather to explain how to carry out these analyses using R. If you are new to time series analysis, and want to learn more about any of the concepts presented here, I would highly recommend the Open University book 8220Time series8221 (product code M24902), available from from the Open University Shop . In this booklet, I will be using time series data sets that have been kindly made available by Rob Hyndman in his Time Series Data Library at robjhyndmanTSDL . If you like this booklet, you may also like to check out my booklet on using R for biomedical statistics, a-little-book-of-r-for-biomedical-statistics. readthedocs. org. and my booklet on using R for multivariate analysis, little-book-of-r-for-multivariate-analysis. readthedocs. org . Reading Time Series Data The first thing that you will want to do to analyse your time series data will be to read it into R, and to plot the time series. You can read data into R using the scan() function, which assumes that your data for successive time points is in a simple text file with one column. For example, the file robjhyndmantsdldatamisckings. dat contains data on the age of death of successive kings of England, starting with William the Conqueror (original source: Hipel and Mcleod, 1994). The data set looks like this: Only the first few lines of the file have been shown. The first three lines contain some comment on the data, and we want to ignore this when we read the data into R. We can use this by using the 8220skip8221 parameter of the scan() function, which specifies how many lines at the top of the file to ignore. To read the file into R, ignoring the first three lines, we type: In this case the age of death of 42 successive kings of England has been read into the variable 8216kings8217. Once you have read the time series data into R, the next step is to store the data in a time series object in R, so that you can use R8217s many functions for analysing time series data. To store the data in a time series object, we use the ts() function in R. For example, to store the data in the variable 8216kings8217 as a time series object in R, we type: Sometimes the time series data set that you have may have been collected at regular intervals that were less than one year, for example, monthly or quarterly. In this case, you can specify the number of times that data was collected per year by using the 8216frequency8217 parameter in the ts() function. For monthly time series data, you set frequency12, while for quarterly time series data, you set frequency4. You can also specify the first year that the data was collected, and the first interval in that year by using the 8216start8217 parameter in the ts() function. For example, if the first data point corresponds to the second quarter of 1986, you would set startc(1986,2). An example is a data set of the number of births per month in New York city, from January 1946 to December 1959 (originally collected by Newton). This data is available in the file robjhyndmantsdldatadatanybirths. dat We can read the data into R, and store it as a time series object, by typing: Similarly, the file robjhyndmantsdldatadatafancy. dat contains monthly sales for a souvenir shop at a beach resort town in Queensland, Australia, for January 1987-December 1993 (original data from Wheelwright and Hyndman, 1998). We can read the data into R by typing: Plotting Time Series Once you have read a time series into R, the next step is usually to make a plot of the time series data, which you can do with the plot. ts() function in R. For example, to plot the time series of the age of death of 42 successive kings of England, we type: We can see from the time plot that this time series could probably be described using an additive model, since the random fluctuations in the data are roughly constant in size over time. Likewise, to plot the time series of the number of births per month in New York city, we type: We can see from this time series that there seems to be seasonal variation in the number of births per month: there is a peak every summer, and a trough every winter. Again, it seems that this time series could probably be described using an additive model, as the seasonal fluctuations are roughly constant in size over time and do not seem to depend on the level of the time series, and the random fluctuations also seem to be roughly constant in size over time. Similarly, to plot the time series of the monthly sales for the souvenir shop at a beach resort town in Queensland, Australia, we type: In this case, it appears that an additive model is not appropriate for describing this time series, since the size of the seasonal fluctuations and random fluctuations seem to increase with the level of the time series. Thus, we may need to transform the time series in order to get a transformed time series that can be described using an additive model. For example, we can transform the time series by calculating the natural log of the original data: Here we can see that the size of the seasonal fluctuations and random fluctuations in the log-transformed time series seem to be roughly constant over time, and do not depend on the level of the time series. Thus, the log-transformed time series can probably be described using an additive model. Decomposing Time Series Decomposing a time series means separating it into its constituent components, which are usually a trend component and an irregular component, and if it is a seasonal time series, a seasonal component. Decomposing Non-Seasonal Data A non-seasonal time series consists of a trend component and an irregular component. Decomposing the time series involves trying to separate the time series into these components, that is, estimating the the trend component and the irregular component. To estimate the trend component of a non-seasonal time series that can be described using an additive model, it is common to use a smoothing method, such as calculating the simple moving average of the time series. The SMA() function in the 8220TTR8221 R package can be used to smooth time series data using a simple moving average. To use this function, we first need to install the 8220TTR8221 R package (for instructions on how to install an R package, see How to install an R package ). Once you have installed the 8220TTR8221 R package, you can load the 8220TTR8221 R package by typing: You can then use the 8220SMA()8221 function to smooth time series data. To use the SMA() function, you need to specify the order (span) of the simple moving average, using the parameter 8220n8221. For example, to calculate a simple moving average of order 5, we set n5 in the SMA() function. For example, as discussed above, the time series of the age of death of 42 successive kings of England appears is non-seasonal, and can probably be described using an additive model, since the random fluctuations in the data are roughly constant in size over time: Thus, we can try to estimate the trend component of this time series by smoothing using a simple moving average. To smooth the time series using a simple moving average of order 3, and plot the smoothed time series data, we type: There still appears to be quite a lot of random fluctuations in the time series smoothed using a simple moving average of order 3. Thus, to estimate the trend component more accurately, we might want to try smoothing the data with a simple moving average of a higher order. This takes a little bit of trial-and-error, to find the right amount of smoothing. For example, we can try using a simple moving average of order 8: The data smoothed with a simple moving average of order 8 gives a clearer picture of the trend component, and we can see that the age of death of the English kings seems to have decreased from about 55 years old to about 38 years old during the reign of the first 20 kings, and then increased after that to about 73 years old by the end of the reign of the 40th king in the time series. Decomposing Seasonal Data A seasonal time series consists of a trend component, a seasonal component and an irregular component. Decomposing the time series means separating the time series into these three components: that is, estimating these three components. To estimate the trend component and seasonal component of a seasonal time series that can be described using an additive model, we can use the 8220decompose()8221 function in R. This function estimates the trend, seasonal, and irregular components of a time series that can be described using an additive model. The function 8220decompose()8221 returns a list object as its result, where the estimates of the seasonal component, trend component and irregular component are stored in named elements of that list objects, called 8220seasonal8221, 8220trend8221, and 8220random8221 respectively. For example, as discussed above, the time series of the number of births per month in New York city is seasonal with a peak every summer and trough every winter, and can probably be described using an additive model since the seasonal and random fluctuations seem to be roughly constant in size over time: To estimate the trend, seasonal and irregular components of this time series, we type: The estimated values of the seasonal, trend and irregular components are now stored in variables birthstimeseriescomponentsseasonal, birthstimeseriescomponentstrend and birthstimeseriescomponentsrandom. For example, we can print out the estimated values of the seasonal component by typing: The estimated seasonal factors are given for the months January-December, and are the same for each year. The largest seasonal factor is for July (about 1.46), and the lowest is for February (about -2.08), indicating that there seems to be a peak in births in July and a trough in births in February each year. We can plot the estimated trend, seasonal, and irregular components of the time series by using the 8220plot()8221 function, for example: The plot above shows the original time series (top), the estimated trend component (second from top), the estimated seasonal component (third from top), and the estimated irregular component (bottom). We see that the estimated trend component shows a small decrease from about 24 in 1947 to about 22 in 1948, followed by a steady increase from then on to about 27 in 1959. Seasonally Adjusting If you have a seasonal time series that can be described using an additive model, you can seasonally adjust the time series by estimating the seasonal component, and subtracting the estimated seasonal component from the original time series. We can do this using the estimate of the seasonal component calculated by the 8220decompose()8221 function. For example, to seasonally adjust the time series of the number of births per month in New York city, we can estimate the seasonal component using 8220decompose()8221, and then subtract the seasonal component from the original time series: We can then plot the seasonally adjusted time series using the 8220plot()8221 function, by typing: You can see that the seasonal variation has been removed from the seasonally adjusted time series. The seasonally adjusted time series now just contains the trend component and an irregular component. Forecasts using Exponential Smoothing Exponential smoothing can be used to make short-term forecasts for time series data. Simple Exponential Smoothing If you have a time series that can be described using an additive model with constant level and no seasonality, you can use simple exponential smoothing to make short-term forecasts. The simple exponential smoothing method provides a way of estimating the level at the current time point. Smoothing is controlled by the parameter alpha for the estimate of the level at the current time point. The value of alpha lies between 0 and 1. Values of alpha that are close to 0 mean that little weight is placed on the most recent observations when making forecasts of future values. For example, the file robjhyndmantsdldatahurstprecip1.dat contains total annual rainfall in inches for London, from 1813-1912 (original data from Hipel and McLeod, 1994). We can read the data into R and plot it by typing: You can see from the plot that there is roughly constant level (the mean stays constant at about 25 inches). The random fluctuations in the time series seem to be roughly constant in size over time, so it is probably appropriate to describe the data using an additive model. Thus, we can make forecasts using simple exponential smoothing. To make forecasts using simple exponential smoothing in R, we can fit a simple exponential smoothing predictive model using the 8220HoltWinters()8221 function in R. To use HoltWinters() for simple exponential smoothing, we need to set the parameters betaFALSE and gammaFALSE in the HoltWinters() function (the beta and gamma parameters are used for Holt8217s exponential smoothing, or Holt-Winters exponential smoothing, as described below). The HoltWinters() function returns a list variable, that contains several named elements. For example, to use simple exponential smoothing to make forecasts for the time series of annual rainfall in London, we type: The output of HoltWinters() tells us that the estimated value of the alpha parameter is about 0.024. This is very close to zero, telling us that the forecasts are based on both recent and less recent observations (although somewhat more weight is placed on recent observations). By default, HoltWinters() just makes forecasts for the same time period covered by our original time series. In this case, our original time series included rainfall for London from 1813-1912, so the forecasts are also for 1813-1912. In the example above, we have stored the output of the HoltWinters() function in the list variable 8220rainseriesforecasts8221. The forecasts made by HoltWinters() are stored in a named element of this list variable called 8220fitted8221, so we can get their values by typing: We can plot the original time series against the forecasts by typing: The plot shows the original time series in black, and the forecasts as a red line. The time series of forecasts is much smoother than the time series of the original data here. As a measure of the accuracy of the forecasts, we can calculate the sum of squared errors for the in-sample forecast errors, that is, the forecast errors for the time period covered by our original time series. The sum-of-squared-errors is stored in a named element of the list variable 8220rainseriesforecasts8221 called 8220SSE8221, so we can get its value by typing: That is, here the sum-of-squared-errors is 1828.855. It is common in simple exponential smoothing to use the first value in the time series as the initial value for the level. For example, in the time series for rainfall in London, the first value is 23.56 (inches) for rainfall in 1813. You can specify the initial value for the level in the HoltWinters() function by using the 8220l. start8221 parameter. For example, to make forecasts with the initial value of the level set to 23.56, we type: As explained above, by default HoltWinters() just makes forecasts for the time period covered by the original data, which is 1813-1912 for the rainfall time series. We can make forecasts for further time points by using the 8220forecast. HoltWinters()8221 function in the R 8220forecast8221 package. To use the forecast. HoltWinters() function, we first need to install the 8220forecast8221 R package (for instructions on how to install an R package, see How to install an R package ). Once you have installed the 8220forecast8221 R package, you can load the 8220forecast8221 R package by typing: When using the forecast. HoltWinters() function, as its first argument (input), you pass it the predictive model that you have already fitted using the HoltWinters() function. For example, in the case of the rainfall time series, we stored the predictive model made using HoltWinters() in the variable 8220rainseriesforecasts8221. You specify how many further time points you want to make forecasts for by using the 8220h8221 parameter in forecast. HoltWinters(). For example, to make a forecast of rainfall for the years 1814-1820 (8 more years) using forecast. HoltWinters(), we type: The forecast. HoltWinters() function gives you the forecast for a year, a 80 prediction interval for the forecast, and a 95 prediction interval for the forecast. For example, the forecasted rainfall for 1920 is about 24.68 inches, with a 95 prediction interval of (16.24, 33.11). To plot the predictions made by forecast. HoltWinters(), we can use the 8220plot. forecast()8221 function: Here the forecasts for 1913-1920 are plotted as a blue line, the 80 prediction interval as an orange shaded area, and the 95 prediction interval as a yellow shaded area. The 8216forecast errors8217 are calculated as the observed values minus predicted values, for each time point. We can only calculate the forecast errors for the time period covered by our original time series, which is 1813-1912 for the rainfall data. As mentioned above, one measure of the accuracy of the predictive model is the sum-of-squared-errors (SSE) for the in-sample forecast errors. The in-sample forecast errors are stored in the named element 8220residuals8221 of the list variable returned by forecast. HoltWinters(). If the predictive model cannot be improved upon, there should be no correlations between forecast errors for successive predictions. In other words, if there are correlations between forecast errors for successive predictions, it is likely that the simple exponential smoothing forecasts could be improved upon by another forecasting technique. To figure out whether this is the case, we can obtain a correlogram of the in-sample forecast errors for lags 1-20. We can calculate a correlogram of the forecast errors using the 8220acf()8221 function in R. To specify the maximum lag that we want to look at, we use the 8220lag. max8221 parameter in acf(). For example, to calculate a correlogram of the in-sample forecast errors for the London rainfall data for lags 1-20, we type: You can see from the sample correlogram that the autocorrelation at lag 3 is just touching the significance bounds. To test whether there is significant evidence for non-zero correlations at lags 1-20, we can carry out a Ljung-Box test. This can be done in R using the 8220Box. test()8221, function. The maximum lag that we want to look at is specified using the 8220lag8221 parameter in the Box. test() function. For example, to test whether there are non-zero autocorrelations at lags 1-20, for the in-sample forecast errors for London rainfall data, we type: Here the Ljung-Box test statistic is 17.4, and the p-value is 0.6, so there is little evidence of non-zero autocorrelations in the in-sample forecast errors at lags 1-20. To be sure that the predictive model cannot be improved upon, it is also a good idea to check whether the forecast errors are normally distributed with mean zero and constant variance. To check whether the forecast errors have constant variance, we can make a time plot of the in-sample forecast errors: The plot shows that the in-sample forecast errors seem to have roughly constant variance over time, although the size of the fluctuations in the start of the time series (1820-1830) may be slightly less than that at later dates (eg. 1840-1850). To check whether the forecast errors are normally distributed with mean zero, we can plot a histogram of the forecast errors, with an overlaid normal curve that has mean zero and the same standard deviation as the distribution of forecast errors. To do this, we can define an R function 8220plotForecastErrors()8221, below: You will have to copy the function above into R in order to use it. You can then use plotForecastErrors() to plot a histogram (with overlaid normal curve) of the forecast errors for the rainfall predictions: The plot shows that the distribution of forecast errors is roughly centred on zero, and is more or less normally distributed, although it seems to be slightly skewed to the right compared to a normal curve. However, the right skew is relatively small, and so it is plausible that the forecast errors are normally distributed with mean zero. The Ljung-Box test showed that there is little evidence of non-zero autocorrelations in the in-sample forecast errors, and the distribution of forecast errors seems to be normally distributed with mean zero. This suggests that the simple exponential smoothing method provides an adequate predictive model for London rainfall, which probably cannot be improved upon. Furthermore, the assumptions that the 80 and 95 predictions intervals were based upon (that there are no autocorrelations in the forecast errors, and the forecast errors are normally distributed with mean zero and constant variance) are probably valid. Holt8217s Exponential Smoothing If you have a time series that can be described using an additive model with increasing or decreasing trend and no seasonality, you can use Holt8217s exponential smoothing to make short-term forecasts. Holt8217s exponential smoothing estimates the level and slope at the current time point. Smoothing is controlled by two parameters, alpha, for the estimate of the level at the current time point, and beta for the estimate of the slope b of the trend component at the current time point. As with simple exponential smoothing, the paramters alpha and beta have values between 0 and 1, and values that are close to 0 mean that little weight is placed on the most recent observations when making forecasts of future values. An example of a time series that can probably be described using an additive model with a trend and no seasonality is the time series of the annual diameter of women8217s skirts at the hem, from 1866 to 1911. The data is available in the file robjhyndmantsdldatarobertsskirts. dat (original data from Hipel and McLeod, 1994). We can read in and plot the data in R by typing: We can see from the plot that there was an increase in hem diameter from about 600 in 1866 to about 1050 in 1880, and that afterwards the hem diameter decreased to about 520 in 1911. To make forecasts, we can fit a predictive model using the HoltWinters() function in R. To use HoltWinters() for Holt8217s exponential smoothing, we need to set the parameter gammaFALSE (the gamma parameter is used for Holt-Winters exponential smoothing, as described below). For example, to use Holt8217s exponential smoothing to fit a predictive model for skirt hem diameter, we type: The estimated value of alpha is 0.84, and of beta is 1.00. These are both high, telling us that both the estimate of the current value of the level, and of the slope b of the trend component, are based mostly upon very recent observations in the time series. This makes good intuitive sense, since the level and the slope of the time series both change quite a lot over time. The value of the sum-of-squared-errors for the in-sample forecast errors is 16954. We can plot the original time series as a black line, with the forecasted values as a red line on top of that, by typing: We can see from the picture that the in-sample forecasts agree pretty well with the observed values, although they tend to lag behind the observed values a little bit. If you wish, you can specify the initial values of the level and the slope b of the trend component by using the 8220l. start8221 and 8220b. start8221 arguments for the HoltWinters() function. It is common to set the initial value of the level to the first value in the time series (608 for the skirts data), and the initial value of the slope to the second value minus the first value (9 for the skirts data). For example, to fit a predictive model to the skirt hem data using Holt8217s exponential smoothing, with initial values of 608 for the level and 9 for the slope b of the trend component, we type: As for simple exponential smoothing, we can make forecasts for future times not covered by the original time series by using the forecast. HoltWinters() function in the 8220forecast8221 package. For example, our time series data for skirt hems was for 1866 to 1911, so we can make predictions for 1912 to 1930 (19 more data points), and plot them, by typing: The forecasts are shown as a blue line, with the 80 prediction intervals as an orange shaded area, and the 95 prediction intervals as a yellow shaded area. As for simple exponential smoothing, we can check whether the predictive model could be improved upon by checking whether the in-sample forecast errors show non-zero autocorrelations at lags 1-20. For example, for the skirt hem data, we can make a correlogram, and carry out the Ljung-Box test, by typing: Here the correlogram shows that the sample autocorrelation for the in-sample forecast errors at lag 5 exceeds the significance bounds. However, we would expect one in 20 of the autocorrelations for the first twenty lags to exceed the 95 significance bounds by chance alone. Indeed, when we carry out the Ljung-Box test, the p-value is 0.47, indicating that there is little evidence of non-zero autocorrelations in the in-sample forecast errors at lags 1-20. As for simple exponential smoothing, we should also check that the forecast errors have constant variance over time, and are normally distributed with mean zero. We can do this by making a time plot of forecast errors, and a histogram of the distribution of forecast errors with an overlaid normal curve: The time plot of forecast errors shows that the forecast errors have roughly constant variance over time. The histogram of forecast errors show that it is plausible that the forecast errors are normally distributed with mean zero and constant variance. Thus, the Ljung-Box test shows that there is little evidence of autocorrelations in the forecast errors, while the time plot and histogram of forecast errors show that it is plausible that the forecast errors are normally distributed with mean zero and constant variance. Therefore, we can conclude that Holt8217s exponential smoothing provides an adequate predictive model for skirt hem diameters, which probably cannot be improved upon. In addition, it means that the assumptions that the 80 and 95 predictions intervals were based upon are probably valid. Holt-Winters Exponential Smoothing If you have a time series that can be described using an additive model with increasing or decreasing trend and seasonality, you can use Holt-Winters exponential smoothing to make short-term forecasts. Holt-Winters exponential smoothing estimates the level, slope and seasonal component at the current time point. Smoothing is controlled by three parameters: alpha, beta, and gamma, for the estimates of the level, slope b of the trend component, and the seasonal component, respectively, at the current time point. The parameters alpha, beta and gamma all have values between 0 and 1, and values that are close to 0 mean that relatively little weight is placed on the most recent observations when making forecasts of future values. An example of a time series that can probably be described using an additive model with a trend and seasonality is the time series of the log of monthly sales for the souvenir shop at a beach resort town in Queensland, Australia (discussed above): To make forecasts, we can fit a predictive model using the HoltWinters() function. For example, to fit a predictive model for the log of the monthly sales in the souvenir shop, we type: The estimated values of alpha, beta and gamma are 0.41, 0.00, and 0.96, respectively. The value of alpha (0.41) is relatively low, indicating that the estimate of the level at the current time point is based upon both recent observations and some observations in the more distant past. The value of beta is 0.00, indicating that the estimate of the slope b of the trend component is not updated over the time series, and instead is set equal to its initial value. This makes good intuitive sense, as the level changes quite a bit over the time series, but the slope b of the trend component remains roughly the same. In contrast, the value of gamma (0.96) is high, indicating that the estimate of the seasonal component at the current time point is just based upon very recent observations. As for simple exponential smoothing and Holt8217s exponential smoothing, we can plot the original time series as a black line, with the forecasted values as a red line on top of that: We see from the plot that the Holt-Winters exponential method is very successful in predicting the seasonal peaks, which occur roughly in November every year. To make forecasts for future times not included in the original time series, we use the 8220forecast. HoltWinters()8221 function in the 8220forecast8221 package. For example, the original data for the souvenir sales is from January 1987 to December 1993. If we wanted to make forecasts for January 1994 to December 1998 (48 more months), and plot the forecasts, we would type: The forecasts are shown as a blue line, and the orange and yellow shaded areas show 80 and 95 prediction intervals, respectively. We can investigate whether the predictive model can be improved upon by checking whether the in-sample forecast errors show non-zero autocorrelations at lags 1-20, by making a correlogram and carrying out the Ljung-Box test: The correlogram shows that the autocorrelations for the in-sample forecast errors do not exceed the significance bounds for lags 1-20. Furthermore, the p-value for Ljung-Box test is 0.6, indicating that there is little evidence of non-zero autocorrelations at lags 1-20. We can check whether the forecast errors have constant variance over time, and are normally distributed with mean zero, by making a time plot of the forecast errors and a histogram (with overlaid normal curve): From the time plot, it appears plausible that the forecast errors have constant variance over time. From the histogram of forecast errors, it seems plausible that the forecast errors are normally distributed with mean zero. Thus, there is little evidence of autocorrelation at lags 1-20 for the forecast errors, and the forecast errors appear to be normally distributed with mean zero and constant variance over time. This suggests that Holt-Winters exponential smoothing provides an adequate predictive model of the log of sales at the souvenir shop, which probably cannot be improved upon. Furthermore, the assumptions upon which the prediction intervals were based are probably valid. ARIMA Models Exponential smoothing methods are useful for making forecasts, and make no assumptions about the correlations between successive values of the time series. However, if you want to make prediction intervals for forecasts made using exponential smoothing methods, the prediction intervals require that the forecast errors are uncorrelated and are normally distributed with mean zero and constant variance. While exponential smoothing methods do not make any assumptions about correlations between successive values of the time series, in some cases you can make a better predictive model by taking correlations in the data into account. Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) models include an explicit statistical model for the irregular component of a time series, that allows for non-zero autocorrelations in the irregular component. Differencing a Time Series ARIMA models are defined for stationary time series. Therefore, if you start off with a non-stationary time series, you will first need to 8216difference8217 the time series until you obtain a stationary time series. If you have to difference the time series d times to obtain a stationary series, then you have an ARIMA(p, d,q) model, where d is the order of differencing used. You can difference a time series using the 8220diff()8221 function in R. For example, the time series of the annual diameter of women8217s skirts at the hem, from 1866 to 1911 is not stationary in mean, as the level changes a lot over time: We can difference the time series (which we stored in 8220skirtsseries8221, see above) once, and plot the differenced series, by typing: The resulting time series of first differences (above) does not appear to be stationary in mean. Therefore, we can difference the time series twice, to see if that gives us a stationary time series: Formal tests for stationarity Formal tests for stationarity called 8220unit root tests8221 are available in the fUnitRoots package, available on CRAN, but will not be discussed here. The time series of second differences (above) does appear to be stationary in mean and variance, as the level of the series stays roughly constant over time, and the variance of the series appears roughly constant over time. Thus, it appears that we need to difference the time series of the diameter of skirts twice in order to achieve a stationary series. If you need to difference your original time series data d times in order to obtain a stationary time series, this means that you can use an ARIMA(p, d,q) model for your time series, where d is the order of differencing used. For example, for the time series of the diameter of women8217s skirts, we had to difference the time series twice, and so the order of differencing (d) is 2. This means that you can use an ARIMA(p,2,q) model for your time series. The next step is to figure out the values of p and q for the ARIMA model. Another example is the time series of the age of death of the successive kings of England (see above): From the time plot (above), we can see that the time series is not stationary in mean. To calculate the time series of first differences, and plot it, we type: The time series of first differences appears to be stationary in mean and variance, and so an ARIMA(p,1,q) model is probably appropriate for the time series of the age of death of the kings of England. By taking the time series of first differences, we have removed the trend component of the time series of the ages at death of the kings, and are left with an irregular component. We can now examine whether there are correlations between successive terms of this irregular component if so, this could help us to make a predictive model for the ages at death of the kings. Selecting a Candidate ARIMA Model If your time series is stationary, or if you have transformed it to a stationary time series by differencing d times, the next step is to select the appropriate ARIMA model, which means finding the values of most appropriate values of p and q for an ARIMA(p, d,q) model. To do this, you usually need to examine the correlogram and partial correlogram of the stationary time series. To plot a correlogram and partial correlogram, we can use the 8220acf()8221 and 8220pacf()8221 functions in R, respectively. To get the actual values of the autocorrelations and partial autocorrelations, we set 8220plotFALSE8221 in the 8220acf()8221 and 8220pacf()8221 functions. Example of the Ages at Death of the Kings of England For example, to plot the correlogram for lags 1-20 of the once differenced time series of the ages at death of the kings of England, and to get the values of the autocorrelations, we type: We see from the correlogram that the autocorrelation at lag 1 (-0.360) exceeds the significance bounds, but all other autocorrelations between lags 1-20 do not exceed the significance bounds. To plot the partial correlogram for lags 1-20 for the once differenced time series of the ages at death of the English kings, and get the values of the partial autocorrelations, we use the 8220pacf()8221 function, by typing: The partial correlogram shows that the partial autocorrelations at lags 1, 2 and 3 exceed the significance bounds, are negative, and are slowly decreasing in magnitude with increasing lag (lag 1: -0.360, lag 2: -0.335, lag 3:-0.321). The partial autocorrelations tail off to zero after lag 3. Since the correlogram is zero after lag 1, and the partial correlogram tails off to zero after lag 3, this means that the following ARMA (autoregressive moving average) models are possible for the time series of first differences: an ARMA(3,0) model, that is, an autoregressive model of order p3, since the partial autocorrelogram is zero after lag 3, and the autocorrelogram tails off to zero (although perhaps too abruptly for this model to be appropriate) an ARMA(0,1) model, that is, a moving average model of order q1, since the autocorrelogram is zero after lag 1 and the partial autocorrelogram tails off to zero an ARMA(p, q) model, that is, a mixed model with p and q greater than 0, since the autocorrelogram and partial correlogram tail off to zero (although the correlogram probably tails off to zero too abruptly for this model to be appropriate) We use the principle of parsimony to decide which model is best: that is, we assum e that the model with the fewest parameters is best. The ARMA(3,0) model has 3 parameters, the ARMA(0,1) model has 1 parameter, and the ARMA(p, q) model has at least 2 parameters. Therefore, the ARMA(0,1) model is taken as the best model. An ARMA(0,1) model is a moving average model of order 1, or MA(1) model. This model can be written as: Xt - mu Zt - (theta Zt-1), where Xt is the stationary time series we are studying (the first differenced series of ages at death of English kings), mu is the mean of time series Xt, Zt is white noise with mean zero and constant variance, and theta is a parameter that can be estimated. A MA (moving average) model is usually used to model a time series that shows short-term dependencies between successive observations. Intuitively, it makes good sense that a MA model can be used to describe the irregular component in the time series of ages at death of English kings, as we might expect the age at death of a particular English king to have some effect on the ages at death of the next king or two, but not much effect on the ages at death of kings that reign much longer after that. Shortcut: the auto. arima() function The auto. arima() function can be used to find the appropriate ARIMA model, eg. type 8220library(forecast)8221, then 8220auto. arima(kings)8221. The output says an appropriate model is ARIMA(0,1,1). Since an ARMA(0,1) model (with p0, q1) is taken to be the best candidate model for the time series of first differences of the ages at death of English kings, then the original time series of the ages of death can be modelled using an ARIMA(0,1,1) model (with p0, d1, q1, where d is the order of differencing required). Example of the Volcanic Dust Veil in the Northern Hemisphere Let8217s take another example of selecting an appropriate ARIMA model. The file file robjhyndmantsdldataannualdvi. dat contains data on the volcanic dust veil index in the northern hemisphere, from 1500-1969 (original data from Hipel and Mcleod, 1994). This is a measure of the impact of volcanic eruptions8217 release of dust and aerosols into the environment. We can read it into R and make a time plot by typing: From the time plot, it appears that the random fluctuations in the time series are roughly constant in size over time, so an additive model is probably appropriate for describing this time series. Furthermore, the time series appears to be stationary in mean and variance, as its level and variance appear to be roughly constant over time. Therefore, we do not need to difference this series in order to fit an ARIMA model, but can fit an ARIMA model to the original series (the order of differencing required, d, is zero here). We can now plot a correlogram and partial correlogram for lags 1-20 to investigate what ARIMA model to use: We see from the correlogram that the autocorrelations for lags 1, 2 and 3 exceed the significance bounds, and that the autocorrelations tail off to zero after lag 3. The autocorrelations for lags 1, 2, 3 are positive, and decrease in magnitude with increasing lag (lag 1: 0.666, lag 2: 0.374, lag 3: 0.162). The autocorrelation for lags 19 and 20 exceed the significance bounds too, but it is likely that this is due to chance, since they just exceed the significance bounds (especially for lag 19), the autocorrelations for lags 4-18 do not exceed the signifiance bounds, and we would expect 1 in 20 lags to exceed the 95 significance bounds by chance alone. From the partial autocorrelogram, we see that the partial autocorrelation at lag 1 is positive and exceeds the significance bounds (0.666), while the partial autocorrelation at lag 2 is negative and also exceeds the significance bounds (-0.126). The partial autocorrelations tail off to zero after lag 2. Since the correlogram tails off to zero after lag 3, and the partial correlogram is zero after lag 2, the following ARMA models are possible for the time series: an ARMA(2,0) model, since the partial autocorrelogram is zero after lag 2, and the correlogram tails off to zero after lag 3, and the partial correlogram is zero after lag 2 an ARMA(0,3) model, since the autocorrelogram is zero after lag 3, and the partial correlogram tails off to zero (although perhaps too abruptly for this model to be appropriate) an ARMA(p, q) mixed model, since the correlogram and partial correlogram tail off to zero (although the partial correlogram perhaps tails off too abruptly for this model to be appropriate) Shortcut: the auto. arima() function Again, we can use auto. arima() to find an appropriate model, by typing 8220auto. arima(volcanodust)8221, which gives us ARIMA(1,0,2), which has 3 parameters. However, different criteria can be used to select a model (see auto. arima() help page). If we use the 8220bic8221 criterion, which penalises the number of parameters, we get ARIMA(2,0,0), which is ARMA(2,0): 8220auto. arima(volcanodust, ic8221bic8221)8221. The ARMA(2,0) model has 2 parameters, the ARMA(0,3) model has 3 parameters, and the ARMA(p, q) model has at least 2 parameters. Therefore, using the principle of parsimony, the ARMA(2,0) model and ARMA(p, q) model are equally good candidate models. An ARMA(2,0) model is an autoregressive model of order 2, or AR(2) model. This model can be written as: Xt - mu (Beta1 (Xt-1 - mu)) (Beta2 (Xt-2 - mu)) Zt, where Xt is the stationary time series we are studying (the time series of volcanic dust veil index), mu is the mean of time series Xt, Beta1 and Beta2 are parameters to be estimated, and Zt is white noise with mean zero and constant variance. An AR (autoregressive) model is usually used to model a time series which shows longer term dependencies between successive observations. Intuitively, it makes sense that an AR model could be used to describe the time series of volcanic dust veil index, as we would expect volcanic dust and aerosol levels in one year to affect those in much later years, since the dust and aerosols are unlikely to disappear quickly. If an ARMA(2,0) model (with p2, q0) is used to model the time series of volcanic dust veil index, it would mean that an ARIMA(2,0,0) model can be used (with p2, d0, q0, where d is the order of differencing required). Similarly, if an ARMA(p, q) mixed model is used, where p and q are both greater than zero, than an ARIMA(p,0,q) model can be used. Forecasting Using an ARIMA Model Once you have selected the best candidate ARIMA(p, d,q) model for your time series data, you can estimate the parameters of that ARIMA model, and use that as a predictive model for making forecasts for future values of your time series. You can estimate the parameters of an ARIMA(p, d,q) model using the 8220arima()8221 function in R. Example of the Ages at Death of the Kings of England For example, we discussed above that an ARIMA(0,1,1) model seems a plausible model for the ages at deaths of the kings of England. You can specify the values of p, d and q in the ARIMA model by using the 8220order8221 argument of the 8220arima()8221 function in R. To fit an ARIMA(p, d,q) model to this time series (which we stored in the variable 8220kingstimeseries8221, see above), we type: As mentioned above, if we are fitting an ARIMA(0,1,1) model to our time series, it means we are fitting an an ARMA(0,1) model to the time series of first differences. An ARMA(0,1) model can be written Xt - mu Zt - (theta Zt-1), where theta is a parameter to be estimated. From the output of the 8220arima()8221 R function (above), the estimated value of theta (given as 8216ma18217 in the R output) is -0.7218 in the case of the ARIMA(0,1,1) model fitted to the time series of ages at death of kings. Specifying the confidence level for prediction intervals You can specify the confidence level for prediction intervals in forecast. Arima() by using the 8220level8221 argument. For example, to get a 99.5 prediction interval, we would type 8220forecast. Arima(kingstimeseriesarima, h5, levelc(99.5))8221. We can then use the ARIMA model to make forecasts for future values of the time series, using the 8220forecast. Arima()8221 function in the 8220forecast8221 R package. For example, to forecast the ages at death of the next five English kings, we type: The original time series for the English kings includes the ages at death of 42 English kings. The forecast. Arima() function gives us a forecast of the age of death of the next five English kings (kings 43-47), as well as 80 and 95 prediction intervals for those predictions. The age of death of the 42nd English king was 56 years (the last observed value in our time series), and the ARIMA model gives the forecasted age at death of the next five kings as 67.8 years. We can plot the observed ages of death for the first 42 kings, as well as the ages that would be predicted for these 42 kings and for the next 5 kings using our ARIMA(0,1,1) model, by typing: As in the case of exponential smoothing models, it is a good idea to investigate whether the forecast errors of an ARIMA model are normally distributed with mean zero and constant variance, and whether the are correlations between successive forecast errors. For example, we can make a correlogram of the forecast errors for our ARIMA(0,1,1) model for the ages at death of kings, and perform the Ljung-Box test for lags 1-20, by typing: Since the correlogram shows that none of the sample autocorrelations for lags 1-20 exceed the significance bounds, and the p-value for the Ljung-Box test is 0.9, we can conclude that there is very little evidence for non-zero autocorrelations in the forecast errors at lags 1-20. To investigate whether the forecast errors are normally distributed with mean zero and constant variance, we can make a time plot and histogram (with overlaid normal curve) of the forecast errors: The time plot of the in-sample forecast errors shows that the variance of the forecast errors seems to be roughly constant over time (though perhaps there is slightly higher variance for the second half of the time series). The histogram of the time series shows that the forecast errors are roughly normally distributed and the mean seems to be close to zero. Therefore, it is plausible that the forecast errors are normally distributed with mean zero and constant variance. Since successive forecast errors do not seem to be correlated, and the forecast errors seem to be normally distributed with mean zero and constant variance, the ARIMA(0,1,1) does seem to provide an adequate predictive model for the ages at death of English kings. Example of the Volcanic Dust Veil in the Northern Hemisphere We discussed above that an appropriate ARIMA model for the time series of volcanic dust veil index may be an ARIMA(2,0,0) model. To fit an ARIMA(2,0,0) model to this time series, we can type: As mentioned above, an ARIMA(2,0,0) model can be written as: written as: Xt - mu (Beta1 (Xt-1 - mu)) (Beta2 (Xt-2 - mu)) Zt, where Beta1 and Beta2 are parameters to be estimated. The output of the arima() function tells us that Beta1 and Beta2 are estimated as 0.7533 and -0.1268 here (given as ar1 and ar2 in the output of arima()). Now we have fitted the ARIMA(2,0,0) model, we can use the 8220forecast. ARIMA()8221 model to predict future values of the volcanic dust veil index. The original data includes the years 1500-1969. To make predictions for the years 1970-2000 (31 more years), we type: We can plot the original time series, and the forecasted values, by typing: One worrying thing is that the model has predicted negative values for the volcanic dust veil index, but this variable can only have positive values The reason is that the arima() and forecast. Arima() functions don8217t know that the variable can only take positive values. Clearly, this is not a very desirable feature of our current predictive model. Again, we should investigate whether the forecast errors seem to be correlated, and whether they are normally distributed with mean zero and constant variance. To check for correlations between successive forecast errors, we can make a correlogram and use the Ljung-Box test: The correlogram shows that the sample autocorrelation at lag 20 exceeds the significance bounds. However, this is probably due to chance, since we would expect one out of 20 sample autocorrelations to exceed the 95 significance bounds. Furthermore, the p-value for the Ljung-Box test is 0.2, indicating that there is little evidence for non-zero autocorrelations in the forecast errors for lags 1-20. To check whether the forecast errors are normally distributed with mean zero and constant variance, we make a time plot of the forecast errors, and a histogram: The time plot of forecast errors shows that the forecast errors seem to have roughly constant variance over time. However, the time series of forecast errors seems to have a negative mean, rather than a zero mean. We can confirm this by calculating the mean forecast error, which turns out to be about -0.22: The histogram of forecast errors (above) shows that although the mean value of the forecast errors is negative, the distribution of forecast errors is skewed to the right compared to a normal curve. Therefore, it seems that we cannot comfortably conclude that the forecast errors are normally distributed with mean zero and constant variance Thus, it is likely that our ARIMA(2,0,0) model for the time series of volcanic dust veil index is not the best model that we could make, and could almost definitely be improved upon Links and Further Reading Here are some links for further reading. For a more in-depth introduction to R, a good online tutorial is available on the 8220Kickstarting R8221 website, cran. r-project. orgdoccontribLemon-kickstart . There is another nice (slightly more in-depth) tutorial to R available on the 8220Introduction to R8221 website, cran. r-project. orgdocmanualsR-intro. html . You can find a list of R packages for analysing time series data on the CRAN Time Series Task View webpage . To learn about time series analysis, I would highly recommend the book 8220Time series8221 (product code M24902) by the Open University, available from the Open University Shop . There are two books available in the 8220Use R8221 series on using R for time series analyses, the first is Introductory Time Series with R by Cowpertwait and Metcalfe, and the second is Analysis of Integrated and Cointegrated Time Series with R by Pfaff. Acknowledgements I am grateful to Professor Rob Hyndman. for kindly allowing me to use the time series data sets from his Time Series Data Library (TSDL) in the examples in this booklet. Many of the examples in this booklet are inspired by examples in the excellent Open University book, 8220Time series8221 (product code M24902), available from the Open University Shop . Thank you to Ravi Aranke for bringing auto. arima() to my attention, and Maurice Omane-Adjepong for bringing unit root tests to my attention, and Christian Seubert for noticing a small bug in plotForecastErrors(). Thank you for other comments to Antoine Binard and Bill Johnston. I will be grateful if you will send me (Avril Coghlan) corrections or suggestions for improvements to my email address alc 64 sanger 46 ac 46 uk