Best indicator forex 2018 election

4 tipos de indicadores comerciantes FX deve saber Muitos comerciantes de forex gastam seu tempo à procura de que o momento perfeito para entrar nos mercados ou um sinal revelador de que os gritos comprar ou vender. E enquanto a busca pode ser fascinante, o resultado é sempre o mesmo. A verdade é que não há uma maneira de negociar os mercados forex. Como resultado, os comerciantes bem sucedidos devem aprender que há uma variedade de indicadores que podem ajudar a determinar o melhor momento para comprar ou vender uma taxa cruzada forex. Aqui estão quatro indicadores de mercado diferentes que os comerciantes de forex mais bem sucedidos dependem. Indicador No.1: Uma Ferramenta Seguindo Tendência É possível ganhar dinheiro usando uma abordagem de contra-tendência para negociação. No entanto, para a maioria dos comerciantes a abordagem mais fácil é reconhecer a direção da tendência principal e tentar lucrar com a negociação na direção tendências. É aqui que as ferramentas que seguem tendências entram em jogo. Muitas pessoas entendem mal o propósito de seguir as tendências e tentam usá-las como sistemas de negociação separados. Embora isso seja possível, o objetivo real de uma ferramenta de tendência seguinte é sugerir se você deve estar olhando para entrar em uma posição longa ou uma posição curta. Portanto, vamos considerar um dos métodos mais simples de tendência a seguir, o crossover de média móvel. Uma média móvel simples representa o preço médio de fechamento ao longo do número de dias em questão. Para elaborar, vamos olhar para dois exemplos simples um prazo mais longo, um prazo mais curto. (Para obter informações relacionadas sobre médias móveis, consulte Explorando a média móvel ponderada exponencialmente.) A Figura 1 exibe o crossover de média móvel de 50 dias / 200 dias para o cruzamento euro / ienes. A teoria aqui é que a tendência é favorável quando a média móvel de 50 dias está acima da média de 200 dias e desfavorável quando os 50 dias estão abaixo dos 200 dias. Como o gráfico mostra, esta combinação faz um bom trabalho de identificar a principal tendência do mercado - pelo menos na maioria das vezes. No entanto, não importa qual combinação média móvel você escolher usar, haverá whipsaws. Figura 1: O euro / iene com médias móveis de 50 dias e 200 dias A Figura 2 mostra uma combinação diferente do crossover de 10 dias / 30 dias. A vantagem desta combinação é que ela vai reagir mais rapidamente às mudanças nas tendências de preços do que o par anterior. A desvantagem é que ele também será mais suscetível a whipsaws do que o crossover de longo prazo de 50 dias / 200 dias. Um contrato (política) em que um indivíduo ou entidade recebe proteção financeira ou reembolso contra perdas de um. A parcela do lucro de uma empresa alocada a cada ação em circulação de ações ordinárias. O lucro por ação serve como um indicador. Desde a eleição de Donald Trump, as expectativas para a inflação dispararam, como muitos acreditam que suas políticas conduzirão aos aumentos de preços. A geração de indivíduos de meia-idade que são pressionados para apoiar tanto os pais envelhecimento e crianças em crescimento. O sanduíche. As operações de petróleo e gás que ocorrem após a fase de produção, até o ponto de venda. Operações a jusante. O nome dado a quinta-feira, outubro 24, 1929, quando a média industrial de Dow Jones mergulhou 11 no aberto em volume muito pesado. Descobrindo o quotBestquot Indicador a usar A primeira coisa a recordar quando usando um indicador, qualquer indicador, é que ele É uma função da ação do preço. O indicador em si não é a ferramenta final quando se trata de tradinghellipit vem atrás da ação de preço. A ação de preço governa as informações que o indicador fornecerá no gráfico. A ação de preço é o Indicador 1. Como tal, um operador deve determinar qual ação de preço está fazendo (ou seja, a tendência) antes de consultar o indicador para um sinal de entrada. Uma vez que a tendência é determinada, o comerciante pode então consultar o indicador para um sinal de entrada na direção da tendência. Agora, letrsquos dar uma olhada no gráfico de 1 hora do EURGBP belowhellip Primeiro de tudo, notamos que o par de moedas está em uma tendência de baixa. Sabemos disso porque em quadros de tempo mais longos, o Diário e as 4 horas, o par tem vindo a fazer baixos mais baixos e baixos menores que significam uma tendência de baixa. Além disso, em cada um dos gráficos, o par está negociando abaixo dos 200 SMA. Por fim, quando fazemos uma análise Forte / Fraca. Verificamos que o EUR é fraco eo GBP é forte. Dada cada uma dessas peças de informação, sabemos que queremos vender o par, uma vez que é a direção da tendência e que será o comércio maior probabilidade. Agora, vamos olhar para os indicadores no gráfico. Os três indicadores que temos no gráfico são osciladoreshellipSlow Stochastics, MACD e CCI. Em uma tendência de baixa, os sinais de entrada para uma venda de cada indicador são os seguintes: ndash Stochastics quando a linha K (azul) cruza sobre a linha D (vermelho) para o ndash MACD downside quando a linha MACD (vermelho) atravessa o sinal Linha (azul) para o lado negativo e, CCI ndash quando a linha CCI cruza abaixo de 100. Como pode ser visto no gráfico, cada um dos indicadores fornece um sinal de venda praticamente ao mesmo tempo. Então, tendo em conta que, qual dos três é o ldquobestrdquo Na minha opinião, nesta área-chave são todos os mesmos. Todos fornecem o mesmo sinal ao mesmo tempo. A escolha dependerá da que cada indivíduo prefere. Como no caso de tantas coisas na negociação, não há absolutos. Para determinar qual é o melhor para você, recomendamos que os comerciantes simplesmente tentar todos os três individualmente ao longo do curso de muitos comércios (100) antes de decidir-se como testar conduzir um carro antes de comprar. Uma vez que você faz sua decisão em que você gosta do melhor, furar com esse e rejeitar os outros dois. Ter todos os três em um único gráfico seria redundante. DailyFX fornece notícias forex e análise técnica sobre as tendências que influenciam os mercados globais de moeda. Quais os indicadores econômicos melhor prever as eleições presidenciais por Nate Silver 18 de novembro de 2017 1:22 pm 18 de novembro de 2017 1:22 pm I8217ve escrito um pouco no Passado sobre o uso e abuso de indicadores econômicos na previsão de eleições presidenciais. Em geral, minha opinião tem sido que existe muita inveja ao pensar que algo tão complexo como uma eleição presidencial pode ser reduzido a apenas uma ou duas variáveis ​​fundamentais. Muitos modelos que tentam fazer isso sofrem de uma variedade de problemas técnicos e teóricos e suas previsões têm sido medíocres quando aplicados no mundo real. Mas isso obscurece uma questão que é interessante por seus próprios méritos: quais variáveis ​​econômicas fizeram o melhor trabalho na explicação dos resultados das eleições presidenciais passadas Uma complicação na avaliação desses modelos é que geralmente incluem outros dados além das próprias variáveis ​​econômicas: Variáveis ​​para denotar tempo de guerra ou tempo de paz, ou várias maneiras de medir incumbência, ou dados de pesquisa, e assim por diante. Não há necessariamente qualquer problema em incluir essas coisas, certamente um crente em fazer previsões baseadas em pesquisas, por exemplo. Mas eles tendem a obscurecer a questão de quanto poder preditivo as variáveis ​​econômicas tiveram por conta própria. Um problema relacionado é que todos os modelos lidar com os dados econômicos em suas próprias formas idiossincráticas. Alguns tomam a variável em uma base per capita, enquanto outros não. Alguns usaram dados revisados ​​enquanto outros usam a variável conforme relatado originalmente. Alguns modelos são aplicados a eleições todo o caminho de volta ao século XIX, enquanto alguns olham para tão poucos como os oito ou dez mais recentes. Alguns analisam a variável por apenas um quarto do ano eleitoral, enquanto outros consideram períodos de tempo mais longos. Quais os indicadores econômicos que melhor funcionam se forem colocados em condições de igualdade? Vamos estabelecer um conjunto de regras básicas para que possamos fazer comparações entre maçãs e maçãs. Primeiro, nossa amostra consistirá em todas as eleições desde a Segunda Guerra Mundial 8212, isto é, nas 16 eleições presidenciais de 1948 a 2008. A razão para esta escolha é que muitas séries de dados econômicos comumente usados ​​foram publicadas pouco depois da guerra, particularmente em 1947 Ou 1948. Eu admiro modelos que vão mais atrás do que este 8212 se você está reivindicando que uma variável é verdadeiramente fundamental, ele deve suportar sob uma variedade de diferentes meios econômicos e sociais. Mas com excepção de uma ou duas variáveis ​​como G. D.P. E a taxa de inflação, há muitas variáveis ​​disponíveis antes de 1947, e nosso objetivo aqui é ver como alguns indicadores econômicos diferentes funcionam. Em segundo lugar, estaremos observando como a variável ocorreu de janeiro a setembro do ano eleitoral. A razão pela qual usamos setembro como data-limite em vez de outubro ou novembro é porque muitas dessas variáveis ​​estão disponíveis apenas em uma base trimestral, de forma que os dados do quarto trimestre incluirão os resultados após a eleição ter ocorrido. Eu pessoalmente acho que este é um grande negócio, mas usando os primeiros nove meses do ano eleitoral é tão perto de qualquer coisa como um padrão da indústria. (Há evidência razoavelmente clara, por outro lado, que o desempenho anterior no mandato de um presidente pode não importar muito. Alguns modelos até afirmam que o mau desempenho econômico durante os dois primeiros anos de um mandato de presidente pode ser útil para ele.) Em terceiro lugar, Embora este seja um ponto bastante técnico, vamos usar as revisões de dados mais recentes para todas as variáveis. Tal como estava disponível através do Federal Reserve a partir da semana de 13 de novembro de 2017. Em quarto lugar, estaremos observando o quão bem as variáveis ​​previam a margem de vitória ou derrota do partido em exercício no voto popular. Esta é também uma questão bastante menor como a maioria dos modelos usam variantes próximas desta abordagem (embora alguns tomam atitudes mais exóticas como contar todos os votos de terceiros contra o partido em exercício). Quanto a quais variáveis ​​econômicas estaremos olhando, a resposta é todas elas. Bem, não literalmente todos eles. Mas eu tenho recuperado dados para 43 dessas variáveis, incluindo quase todos os que os economistas e investidores usam mais comumente. O que essas variáveis ​​têm em comum é que elas estão disponíveis desde 1948, que são facilmente acessíveis ao público (com algumas exceções, elas estão disponíveis no site da Federal Reserve8217s) e que são relativamente fáceis de calcular. Eu ajustei as variáveis ​​para a inflação em alguns casos, quando as versões publicamente disponíveis não, mas isso é quase tão complicado como ele fica. Se você não vê uma variável listada aqui, ela não começou a ser rastreada até bem depois de 1948, ou porque tem uma interpretação econômica ambígua. O que você verá a seguir é um gráfico que avalia o desempenho das 43 variáveis ​​com base em seu coeficiente de determinação ou r-quadrado. A interpretação de r-quadrado é que descreve o quanto da variância em uma variável dependente (neste caso, os resultados das eleições desde 1948) pode ser explicado por uma variável independente. Um r-quadrado de .30 ou 30 por cento, por exemplo, implica que a variável explica cerca de 30 por cento dos resultados das eleições (deixando os outros 70 por cento inexplicados). Normalmente, as pontuações r-squared são sempre expressas como números positivos, mas eu as alistei como negativas em vez de um punhado de casos em que os resultados das eleições foram relacionados com a variável no oposto da direção esperada. Por exemplo, o partido em exercício realmente melhorou (embora não em qualquer grau estatisticamente significativo) quando a taxa de poupança pessoal foi menor, talvez porque esta variável é um pouco contra-cíclica e as pessoas tendem a economizar mais de seus rendimentos quando a economia Está lutando. A primeira coisa a se notar é que nenhuma variável econômica individual tem um r-quadrado superior a 0,46, significando que nenhum pode explicar mais da metade dos resultados das eleições no período pós-guerra. Se você ver modelos que afirmam ter mais poder explicativo do que isso, é porque eles estão usando dados adicionais (como sondagem), além de variáveis ​​econômicas, ou porque o modelo tem sido jury-rigged para maximizar seu 8220fit8221 em dados passados ​​de forma que irá Contribuem pouco para sua verdadeira precisão preditiva. A economia é extremamente importante para as eleições presidenciais, mas não há balas mágicas. Talvez o melhor ponto de partida seja ver como a variável econômica mais comumente usada 8212 G. D.P. 8212 compara aos resultados da eleição: Há definitivamente uma relação entre G. D.P. E resultados eleitorais. Mas, não é perfeito. Embora os resultados das eleições estivessem exatamente em linha com o que você espera de G. D.P. Em muitos anos como 1960, 1980, 2004, 2008 e assim por diante, não teria dado uma boa previsão em 1952, 1956, 1976 ou 1992. Em geral, o r-quadrado para G. D.P. É .33 em eleições desde 1948. Ou seja, cerca de 33 por cento dos resultados das eleições são explicadas por G. D.P. Deixando cerca de dois terços dos resultados inexplicados. Para o que vale a pena, enquanto isso pode soar underwhelming, o relacionamento realmente cresceu mais forte ao longo do tempo. Se você executar os números de volta a 1880 (usando dados econômicos Ray Fair8217s para anos anteriores à Segunda Guerra Mundial), o r-quadrado é um pouco mais fraco em 0,23. Uma alternativa popular ao uso de G. D.P. É a variável rendimento real disponível per capita. Eu fiz um pouco de diversão desta variável em meu recente New York Times Magazine peça, não porque é inerentemente ridículo (que visa medir algo útil, renda para casa), mas porque a sua popularidade em um número de ciência política previsão modelos provavelmente provem mais Do fato de que isso aconteceu muito bem para um número de eleições de 1960 a 1988. Fora dessa janela, entretanto, o desempenho dos atores foi medíocre. Em 1948, 1952, 1956 e 2000, e em menor grau em 1992. Em geral, o R-quadrado nas eleições de pós-guerra é de 0,30, essencialmente o mesmo que para a G. D.P. Embora G. D.P. E rendimento disponível apenas explicam cerca de um terço dos resultados das eleições, eles têm um desempenho melhor do que algumas outras variáveis ​​comumente usadas. A taxa de inflação durante os primeiros nove meses do ano eleitoral, por exemplo, teve apenas uma relação frouxa com os resultados das eleições. Esta variável é um pouco complicada, uma vez que houve realmente apenas uma eleição de pós-guerra, 1980, em que a inflação foi especialmente alta. Jimmy Carter fez extremamente mal esse ano, embora houvesse um monte de outros problemas com a economia também. No geral, no entanto, it8217s r-quadrado é apenas .10. (Na verdade, existem várias maneiras de calcular a taxa de inflação, nenhuma das quais tem feito muito melhor ou pior do que isso.) Outra variável mal desempenho é a taxa de desemprego. Tiveram essencialmente nenhuma relação com os resultados das eleições. No entanto, embora a taxa de desemprego nos tenha dito muito pouco, a taxa de mudança no mercado de trabalho tem sido bastante significativa. Aqui, por exemplo, é uma comparação dos resultados das eleições com a taxa de crescimento dos empregos na folha de pagamento, a variável que você costuma ver destacada quando o governo lança seu relatório de empregos na primeira sexta-feira de cada mês. Esta variável teve um r-quadrado de .44 8212 uma quantidade razoavelmente melhor do que G. D.P. Ou renda disponível. Assim, enquanto a taxa bruta de desemprego tem sido uma das variáveis ​​menos úteis para a previsão dos resultados das eleições, a taxa de crescimento do emprego durante o ano eleitoral (medida por esta variável ou por outros estreitamente relacionados como a variação líquida da taxa de desemprego Ou a relação emprego-população) se manteve bastante bem. Portanto, preste atenção aos relatórios de emprego, como o senso comum iria ditar. Peço desculpas se eu lhe tivesse dado uma impressão contrária no passado, mas eu não tinha entrado nos dados tão profundamente. O ponto 8212 mais amplo e uma coisa que esta evidência é bastante definitiva em 8212 é que a taxa de mudança é o que conta. Os americanos darão uma justa quantidade de crédito a um presidente em uma economia que ainda está abaixo de sua capacidade produtiva completa desde que pareça estar ficando melhor. Isto também pode ser visto no fraco desempenho da variável real-a-potencial G. D.P. (Que rastreia a produção em relação à sua linha de tendência a longo prazo) em comparação com o desempenho comparativamente forte da taxa de G. D.P. Durante o ano eleitoral. Outra classe de variáveis ​​que podem ser evitadas são aquelas relacionadas à atividade governamental. Por exemplo, a componente de despesas governamentais de G. D.P. Tem tido quase nenhuma relação com os resultados das eleições que classifica 42º fora de 43 variáveis ​​ea relação foi realmente ligeiramente negativa historicamente. Da mesma forma, a proporção das economias líquidas do governo para G. D.P. 8212 essencialmente, uma medida de déficits 8212 não teve nenhum poder preditivo de uma forma ou de outra. Enquanto isso, a variável de melhor desempenho foi o índice de fabricação ISM. Que é uma medida de quanto as empresas de fabricação estão aumentando ou reduzindo sua atividade. Ele teve um r-quadrado de .46. O índice de fabricação tem várias coisas indo para ele. É considerado um bom indicador da atividade econômica em geral e do crescimento do emprego em particular, e representa uma pontuação composta de cinco indicadores de componentes diferentes, incluindo coisas como o ambiente de emprego e novas encomendas de fábrica. Então, isso significa que você deve sair e usar o índice de fabricação ISM em seus modelos de previsão Na verdade, talvez não. É certamente vale a pena olhar. Mas quando você está testando 43 indicadores econômicos diferentes sobre uma amostra de apenas 16 eleições, os de melhor desempenho provavelmente terão um pouco de sorte. Na verdade, o nível relativo dos indicadores econômicos tem sido historicamente muito inconsistente: aqueles que executam melhor em um conjunto de eleições não fazem muito melhor a longo prazo. Discutiremos esse problema mais extensamente em um seguimento a este artigo.