Gleitender Durchschnitt Vorhersage Einleitung. Wie Sie vermutlich schauen, betrachten wir einige der primitivsten Ansätze zur Prognose. Aber hoffentlich sind diese zumindest eine lohnende Einführung in einige der Rechenprobleme im Zusammenhang mit der Umsetzung von Prognosen in Tabellenkalkulationen. In diesem Sinne werden wir von Anfang an beginnen und beginnen mit Moving Average Prognosen zu arbeiten. Gleitende durchschnittliche Prognosen. Jeder ist vertraut mit gleitenden durchschnittlichen Prognosen, unabhängig davon, ob sie glauben, sie sind. Alle Studenten tun sie die ganze Zeit. Denken Sie an Ihre Testergebnisse in einem Kurs, in dem Sie vier Tests während des Semesters haben werden. Angenommen, Sie haben eine 85 auf Ihrem ersten Test. Was würden Sie vorhersagen, für Ihre zweite Test-Score Was glauben Sie, Ihr Lehrer würde für Ihre nächste Test-Punkt vorhersagen Was denken Sie, Ihre Freunde könnten für Ihre nächste Test-Punkt vorherzusagen Was denken Sie, Ihre Eltern könnten für Ihre nächste Test-Score Unabhängig davon vorhersagen Alle die blabbing Sie tun könnten, um Ihre Freunde und Eltern, sie und Ihr Lehrer sind sehr wahrscheinlich zu erwarten, dass Sie etwas im Bereich der 85 erhalten Sie gerade bekommen. Nun, jetzt gehen wir davon aus, dass trotz Ihrer Selbst-Förderung an Ihre Freunde, Sie über-schätzen Sie sich und Figur, die Sie weniger für den zweiten Test lernen können und so erhalten Sie eine 73. Nun, was sind alle betroffenen und unbekümmerten gehen Erwarten Sie erhalten auf Ihrem dritten Test Es gibt zwei sehr wahrscheinlich Ansätze, damit sie eine Schätzung unabhängig davon entwickeln, ob sie sie mit Ihnen teilen. Sie können zu sich selbst sagen, dieser Kerl ist immer bläst Rauch über seine smarts. Hes gehend, ein anderes 73 zu erhalten, wenn hes glücklich. Vielleicht werden die Eltern versuchen, mehr unterstützend und sagen, quotWell, so weit youve bekommen eine 85 und eine 73, so vielleicht sollten Sie auf eine über (85 73) 2 79. Ich weiß nicht, vielleicht, wenn Sie weniger feiern Und werent wedelte das Wiesel ganz über dem Platz und wenn Sie anfingen, viel mehr zu studieren, konnten Sie einen höheren score. quot erhalten. Beide dieser Schätzungen sind wirklich gleitende durchschnittliche Prognosen. Die erste ist nur mit Ihrer jüngsten Punktzahl für Ihre zukünftige Performance prognostizieren. Dies wird als gleitende Durchschnittsprognose mit einer Datenperiode bezeichnet. Die zweite ist auch eine gleitende durchschnittliche Prognose, aber mit zwei Perioden von Daten. Nehmen wir an, dass alle diese Leute, die auf deinem großen Verstand zerschmettern, Art von dich angepisst haben und du entscheidest, auf dem dritten Test aus deinen eigenen Gründen gut zu tun und eine höhere Kerbe vor deinen quotalliesquot zu setzen. Sie nehmen den Test und Ihre Gäste ist eigentlich ein 89 Jeder, einschließlich selbst, ist beeindruckt. So jetzt haben Sie die abschließende Prüfung des Semesters herauf und wie üblich spüren Sie die Notwendigkeit, alle in die Vorhersagen zu machen, wie youll auf dem letzten Test tun. Nun, hoffentlich sehen Sie das Muster. Nun, hoffentlich können Sie das Muster sehen. Was glauben Sie, ist die genaueste Pfeife, während wir arbeiten. Nun kehren wir zu unserer neuen Reinigungsfirma zurück, die von Ihrer entfremdeten Halbschwester namens Whistle While We Work begonnen wurde. Sie haben einige vergangene Verkaufsdaten, die durch den folgenden Abschnitt aus einer Kalkulationstabelle dargestellt werden. Zuerst präsentieren wir die Daten für eine dreidimensionale gleitende Durchschnittsprognose. Der Eintrag für Zelle C6 sollte jetzt sein Sie können diese Zellformel auf die anderen Zellen C7 bis C11 kopieren. Beachten Sie, wie der Durchschnitt bewegt sich über die jüngsten historischen Daten, sondern verwendet genau die drei letzten Perioden zur Verfügung für jede Vorhersage. Sie sollten auch bemerken, dass wir nicht wirklich brauchen, um die Vorhersagen für die vergangenen Perioden zu machen, um unsere jüngste Vorhersage zu entwickeln. Dies ist definitiv anders als das exponentielle Glättungsmodell. Ive eingeschlossen das quotpast predictionsquot, weil wir sie auf der folgenden Webseite verwenden, um Vorhersagegültigkeit zu messen. Nun möchte ich die analogen Ergebnisse für eine zwei-Periode gleitenden Durchschnitt Prognose zu präsentieren. Der Eintrag für Zelle C5 sollte jetzt sein Sie können diese Zellformel auf die anderen Zellen C6 bis C11 kopieren. Beachten Sie, wie jetzt nur die beiden letzten Stücke der historischen Daten für jede Vorhersage verwendet werden. Wieder habe ich die quotpast Vorhersagequot für illustrative Zwecke und für die spätere Verwendung in der Prognose Validierung enthalten. Einige andere Dinge, die wichtig zu beachten sind. Für eine m-Periode gleitende Durchschnittsprognose werden nur die m neuesten Datenwerte verwendet, um die Vorhersage durchzuführen. Nichts anderes ist notwendig. Für eine m-Periode gleitende durchschnittliche Prognose, wenn Sie Quotpast Vorhersagequot, beachten Sie, dass die erste Vorhersage tritt im Zeitraum m 1 auf. Diese beiden Fragen werden sehr wichtig sein, wenn wir unseren Code entwickeln. Entwicklung der Moving Average Funktion. Nun müssen wir den Code für die gleitende Durchschnittsprognose entwickeln, die flexibler genutzt werden kann. Der Code folgt. Beachten Sie, dass die Eingaben für die Anzahl der Perioden sind, die Sie in der Prognose und dem Array der historischen Werte verwenden möchten. Sie können es in beliebiger Arbeitsmappe speichern. Funktion MovingAverage (Historische, NumberOfPeriods) As Single Deklarieren und Variablen Dim Artikel As Variant Dim Zähler As Integer Dim Accumulation As Single Dim HistoricalSize Initialisierung As Integer initialisieren Variablen Zähler 1 Accumulation 0 Bestimmung der Größe der historischen Array HistoricalSize Historical. Count für Zähler 1 Um NumberOfPeriods Summieren der entsprechenden Anzahl der zuletzt beobachteten Werte Accumulation Accumulation Historical (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) MovingAverage Accumulation NumberOfPeriods Der Code wird in der Klasse erklärt. Sie möchten die Funktion in der Tabellenkalkulation positionieren, sodass das Ergebnis der Berechnung dort erscheint, wo sie die folgenden Informationen haben soll.3 Erläuterung von Prognoseebenen und Methoden Sie können sowohl Prognosen für Einzelpositionen als auch Prognosen für die Zusammenfassung (Produktlinie) erzeugen, die das Produkt wiedergeben Nachfragemethoden. Das System analysiert die bisherigen Verkäufe, um die Prognosen mit Hilfe von 12 Prognosemethoden zu berechnen. Die Prognosen umfassen Detailinformationen auf Positionsebene und übergeordnete Informationen über eine Branche oder das Unternehmen als Ganzes. 3.1 Kriterien für die Bewertung der Projektergebnisse Abhängig von der Auswahl der Verarbeitungsoptionen und der Trends und Muster in den Verkaufsdaten sind einige Prognosemethoden für einen bestimmten historischen Datensatz besser als andere. Eine für ein Produkt geeignete Prognosemethode ist möglicherweise nicht für ein anderes Produkt geeignet. Sie können feststellen, dass eine Prognosemethode, die gute Ergebnisse in einem Stadium eines Produktlebenszyklus bereitstellt, über den gesamten Lebenszyklus hinweg angemessen bleibt. Sie können zwischen zwei Methoden wählen, um die aktuelle Leistung der Prognosemethoden zu bewerten: Prozent der Genauigkeit (POA). Mittlere absolute Abweichung (MAD). Diese beiden Leistungsbewertungsmethoden erfordern historische Verkaufsdaten für einen von Ihnen angegebenen Zeitraum. Dieser Zeitraum wird als Halteperiode oder Periode der besten Passung bezeichnet. Die Daten in diesem Zeitraum dienen als Grundlage für die Empfehlung, welche Prognosemethode bei der nächsten Prognoseprojektion verwendet wird. Diese Empfehlung ist spezifisch für jedes Produkt und kann von einer Prognosegeneration zur nächsten wechseln. 3.1.1 Best Fit Das System empfiehlt die Best-Fit-Prognose, indem die ausgewählten Prognosemethoden auf die Vergangenheit des Bestellverlaufs angewendet und die Prognosesimulation mit dem aktuellen Verlauf verglichen werden. Wenn Sie eine Best-Fit-Prognose generieren, vergleicht das System die tatsächlichen Kundenauftragshistorien mit Prognosen für einen bestimmten Zeitraum und berechnet, wie genau die einzelnen Prognosemethoden den Umsatz prognostizieren. Dann empfiehlt das System die genaueste Prognose als die beste Passform. Diese Grafik veranschaulicht die besten Anpassungsprognosen: Abbildung 3-1 Best-Fit-Prognose Das System verwendet diese Sequenz von Schritten, um die beste Anpassung zu ermitteln: Verwenden Sie jede angegebene Methode, um eine Prognose für die Halteperiode zu simulieren. Vergleichen Sie die tatsächlichen Verkäufe mit den simulierten Prognosen für die Halteperiode. Berechnen Sie die POA oder die MAD, um zu bestimmen, welche Prognosemethode am ehesten mit den bisherigen tatsächlichen Umsätzen übereinstimmt. Das System verwendet entweder POA oder MAD, basierend auf den Verarbeitungsoptionen, die Sie auswählen. Empfehlen Sie eine Best-Fit-Prognose durch die POA, die am nächsten zu 100 Prozent (über oder unter) oder die MAD, die am nächsten zu Null ist. 3.2 Prognosemethoden JD Edwards EnterpriseOne Forecast Management nutzt 12 Methoden zur quantitativen Prognose und zeigt an, welche Methode die beste Prognosesituation bietet. Dieser Abschnitt behandelt: Methode 1: Prozent über dem letzten Jahr. Methode 2: Berechnet Prozent über Letztes Jahr. Methode 3: Letztes Jahr zu diesem Jahr. Methode 4: Gleitender Durchschnitt. Methode 5: Lineare Approximation. Methode 6: Least Squares Regression. Methode 7: Zweite Grad Approximation. Methode 8: Flexible Methode. Methode 9: Gewichteter gleitender Durchschnitt. Methode 10: Lineare Glättung. Methode 11: Exponentielle Glättung. Methode 12: Exponentielle Glättung mit Trend - und Saisonalität. Geben Sie die Methode an, die Sie in den Verarbeitungsoptionen für das Prognosegenerierungsprogramm (R34650) verwenden möchten. Die meisten dieser Methoden bieten eine begrenzte Kontrolle. Zum Beispiel können Sie das Gewicht, das auf die jüngsten historischen Daten oder den Zeitraum der historischen Daten, die in den Berechnungen verwendet wird, platziert werden. Die Beispiele in dem Leitfaden zeigen die Berechnungsprozedur für jede der verfügbaren Prognosemethoden an, wenn ein identischer Satz von historischen Daten vorliegt. Die Methodenbeispiele im Leitfaden verwenden einen Teil oder alle dieser Datensätze, die historische Daten der letzten zwei Jahre sind. Die Prognose geht ins nächste Jahr. Diese Verkäufe Geschichte Daten ist stabil mit kleinen saisonalen Zunahmen im Juli und Dezember. Dieses Muster ist charakteristisch für ein reifes Produkt, das sich der Veralterung nähern könnte. 3.2.1 Methode 1: Prozentsatz über letztem Jahr Diese Methode verwendet die Prozentsatz über letztes Jahr Formel, um jede Prognoseperiode mit der angegebenen prozentualen Erhöhung oder Abnahme zu multiplizieren. Zur Prognose der Nachfrage, erfordert diese Methode die Anzahl der Perioden für die beste Passform plus ein Jahr der Umsatz Geschichte. Diese Methode ist nützlich, um die Nachfrage nach saisonalen Produkten mit Wachstum oder Rückgang prognostizieren. 3.2.1.1 Beispiel: Methode 1: Prozentsatz über dem letzten Jahr Die Formel "Prozent über letztes Jahr" multipliziert die Umsatzdaten des Vorjahres mit einem Faktor, den Sie angeben, und dann Projekte, die sich über das nächste Jahr ergeben. Diese Methode kann in der Budgetierung nützlich sein, um den Einfluss einer bestimmten Wachstumsrate zu simulieren, oder wenn die Verkaufsgeschichte eine signifikante saisonale Komponente aufweist. Prognose Spezifikationen: Multiplikationsfaktor. Geben Sie beispielsweise 110 in der Verarbeitungsoption an, um die Verkaufsverlaufsdaten der letzten Jahre um 10 Prozent zu erhöhen. Erforderliche Verkaufsgeschichte: Ein Jahr für die Berechnung der Prognose plus die Anzahl der Zeiträume, die für die Bewertung der Prognoseperformance (Perioden der besten Übereinstimmung) erforderlich sind, die Sie angeben. Diese Tabelle wird in der Prognoseberechnung verwendet: Die Februarprognose entspricht 117 mal 1,1 128,7 gerundet auf 129. Die Märzprognose entspricht 115 mal 1,1 126,5 gerundet auf 127. 3.2.2 Methode 2: Berechneter Prozentsatz über letztem Jahr Diese Methode verwendet den berechneten Prozentsatz Letztes Jahr Formel, um die vergangenen Verkäufe der angegebenen Perioden mit Verkäufen aus den gleichen Perioden des Vorjahres zu vergleichen. Das System ermittelt einen prozentualen Anstieg oder Abfall und multipliziert dann jede Periode mit dem Prozentsatz, um die Prognose zu bestimmen. Um die Nachfrage prognostizieren zu können, benötigt diese Methode die Anzahl der Perioden der Kundenauftragshistorie plus einem Jahr der Verkaufsgeschichte. Diese Methode ist nützlich, um die kurzfristige Nachfrage nach saisonalen Produkten mit Wachstum oder Rückgang prognostizieren. 3.2.2.1 Beispiel: Methode 2: Berechneter Prozentsatz über Letztes Jahr Die Formel des berechneten Prozentsatzes über dem letzten Jahr multipliziert Umsatzdaten des Vorjahres mit einem Faktor, der vom System berechnet wird, und dann projiziert er das Ergebnis für das nächste Jahr. Diese Methode könnte bei der Projektion der Auswirkungen der Ausweitung der jüngsten Wachstumsrate für ein Produkt in das nächste Jahr nützlich sein, während ein saisonales Muster, das in der Umsatzgeschichte vorhanden ist. Prognose Spezifikationen: Bereich der Umsatzgeschichte für die Berechnung der Wachstumsrate zu verwenden. Geben Sie z. B. n gleich 4 in der Verarbeitungsoption an, um die Verkaufsgeschichte der letzten vier Perioden mit denselben vier Perioden des Vorjahres zu vergleichen. Verwenden Sie das berechnete Verhältnis, um die Projektion für das nächste Jahr zu machen. Erforderliche Verkaufsgeschichte: Ein Jahr für die Berechnung der Prognose plus die Anzahl der Zeiträume, die für die Bewertung der Prognoseperformance (Perioden der besten Passung) erforderlich sind. Diese Tabelle ist die Vorgeschichte, die bei der Prognoseberechnung verwendet wird: n 4: Februar-Prognose entspricht 117 mal 0,9766 114,26 gerundet auf 114. März-Prognose entspricht 115 mal 0,9766 112,31 gerundet auf 112. 3.2.3 Methode 3: Letztes Jahr in diesem Jahr Diese Methode wird verwendet Letzten Jahren Umsatz für die nächsten Jahre Prognose. Um die Nachfrage prognostizieren zu können, erfordert diese Methode die Anzahl der Perioden, die am besten geeignet sind, plus einem Jahr der Kundenauftragshistorie. Diese Methode ist nützlich, um die Nachfrage nach ausgereiften Produkten mit Niveau Nachfrage oder saisonale Nachfrage ohne Trend prognostizieren. 3.2.3.1 Beispiel: Methode 3: Letztes Jahr zu diesem Jahr Die Formel "Letztes Jahr in diesem Jahr" kopiert die Verkaufsdaten des Vorjahres bis zum nächsten Jahr. Diese Methode könnte in der Budgetierung nützlich sein, um Verkäufe auf dem gegenwärtigen Niveau zu simulieren. Das Produkt ist reif und hat keinen Trend auf lange Sicht, aber ein erhebliches saisonales Nachfrage-Muster könnte existieren. Vorhersagevorgaben: Keine. Erforderliche Verkaufsgeschichte: Ein Jahr für die Berechnung der Prognose plus die Anzahl der Zeiträume, die für die Bewertung der Prognoseperformance (Perioden der besten Passung) erforderlich sind. Diese Tabelle ist Geschichte in der Prognose Berechnung verwendet: Januar-Prognose entspricht Januar des letzten Jahres mit einem Prognosewert von 128. Februar-Prognose entspricht Februar des letzten Jahres mit einem Prognosewert von 117. März-Prognose entspricht März des letzten Jahres mit einem Prognosewert von 115. 3.2.4 Methode 4: Moving Average Diese Methode verwendet die Moving Average-Formel, um die angegebene Anzahl von Perioden zu berechnen, um die nächste Periode zu projizieren. Sie sollten es häufig neu berechnen (monatlich oder mindestens vierteljährlich), um den sich ändernden Bedarf zu reflektieren. Um die Nachfrage prognostizieren zu können, benötigt diese Methode die Anzahl der Perioden, die am besten passen, plus die Anzahl der Perioden der Kundenauftragshistorie. Diese Methode ist nützlich, um die Nachfrage nach reifen Produkten ohne Trend prognostizieren. 3.2.4.1 Beispiel: Methode 4: Moving Average Moving Average (MA) ist eine beliebte Methode zur Mittelung der Ergebnisse der letzten Verkaufsgeschichte, um eine Projektion kurzfristig zu bestimmen. Die MA-Prognosemethode bleibt hinter Trends zurück. Forecast Bias und systematische Fehler auftreten, wenn die Produktverkäufe Geschichte zeigt starke Trend-oder saisonale Muster. Diese Methode funktioniert besser für Kurzstrecken-Prognosen von reifen Produkten als für Produkte, die in den Wachstums-oder Obsoleszenz Stufen des Lebenszyklus sind. Prognosespezifikationen: n entspricht der Anzahl der Perioden der Verkaufsgeschichte, die in der Prognoserechnung verwendet werden sollen. Geben Sie beispielsweise n 4 in der Verarbeitungsoption an, um die letzten vier Perioden als Grundlage für die Projektion in die nächste Zeitperiode zu verwenden. Ein großer Wert für n (wie 12) erfordert mehr Umsatz Geschichte. Es resultiert in einer stabilen Prognose, ist aber langsam zu erkennen Verschiebungen in der Höhe des Umsatzes. Umgekehrt ist ein kleiner Wert für n (wie z. B. 3) schneller auf Verschiebungen im Umsatzniveau zu reagieren, aber die Prognose könnte so weit schwanken, dass die Produktion nicht auf die Variationen reagieren kann. Erforderliche Verkaufsgeschichte: n plus Anzahl der Zeiträume, die für die Bewertung der Prognoseperformance (Perioden der besten Abstimmung) erforderlich sind. Diese Tabelle wird in der Prognoserechnung verwendet: Februar-Prognose entspricht (114 119 137 125) 4 123,75 gerundet auf 124. Märzprognose entspricht (119 137 125 124) 4 126,25 gerundet auf 126. 3.2.5 Methode 5: Lineare Approximation Diese Methode Verwendet die Formel zur linearen Approximation, um einen Trend aus der Anzahl der Perioden des Kundenauftragsverlaufs zu berechnen und diesen Trend zur Prognose zu projizieren. Sie sollten den Trend monatlich neu berechnen, um Änderungen in Trends zu erkennen. Diese Methode erfordert die Anzahl der Perioden der besten Übereinstimmung plus die Anzahl der angegebenen Perioden der Kundenauftragshistorie. Diese Methode ist nützlich, um die Nachfrage nach neuen Produkten oder Produkten mit konstanten positiven oder negativen Trends, die nicht aufgrund von saisonalen Schwankungen sind prognostiziert werden. 3.2.5.1 Beispiel: Methode 5: Lineare Approximation Lineare Approximation berechnet einen Trend, der auf zwei Verkaufsverlaufsdatenpunkten basiert. Diese beiden Punkte definieren eine gerade Linie, die in die Zukunft projiziert wird. Verwenden Sie diese Methode mit Vorsicht, weil Langstreckenvorhersagen durch kleine Änderungen an nur zwei Datenpunkten genutzt werden. Prognosespezifikationen: n entspricht dem Datenpunkt in der Verkaufsgeschichte, der mit dem aktuellsten Datenpunkt verglichen wird, um einen Trend zu identifizieren. Geben Sie beispielsweise n 4 an, um die Differenz zwischen Dezember (jüngste Daten) und August (vier Perioden vor Dezember) als Grundlage für die Berechnung des Trends zu verwenden. Mindestens erforderlicher Umsatzverlauf: n plus 1 plus Anzahl der Zeiträume, die für die Bewertung der Prognoseperformance (Perioden der besten Abstimmung) erforderlich sind. Diese Tabelle wird in der Prognoseberechnung verwendet: Januar-Prognose Dezember des vergangenen Jahres 1 (Trend) 137 (1-mal 2) 139. Februar-Prognose Dezember des vergangenen Jahres 1 (Trend) 137 (2-mal 2) 141. März-Prognose Dezember des vergangenen Jahres 1 (Trend) entspricht 137 (3 mal 2) 143. 3.2.6 Methode 6: Least Squares Regression Die Methode der Least Squares Regression (LSR) leitet eine Gleichung ab, die eine Geradenbeziehung zwischen den historischen Verkaufsdaten beschreibt Und der Lauf der Zeit. LSR paßt auf eine Zeile zum ausgewählten Datenbereich, so daß die Summe der Quadrate der Differenzen zwischen den tatsächlichen Verkaufsdatenpunkten und der Regressionsgeraden minimiert wird. Die Prognose ist eine Projektion dieser Geraden in die Zukunft. Diese Methode erfordert Verkaufsdatenhistorie für den Zeitraum, der durch die Anzahl der bestmöglichen Perioden plus der angegebenen Anzahl von historischen Datenperioden dargestellt wird. Die Mindestanforderung sind zwei historische Datenpunkte. Diese Methode ist nützlich, um die Nachfrage zu prognostizieren, wenn ein linearer Trend in den Daten ist. 3.2.6.1 Beispiel: Methode 6: Least Squares Regression Lineare Regression oder Least Squares Regression (LSR) ist die beliebteste Methode, um einen linearen Trend in historischen Verkaufsdaten zu identifizieren. Das Verfahren berechnet die Werte für a und b, die in der Formel verwendet werden sollen: Diese Gleichung beschreibt eine Gerade, wobei Y für Verkäufe steht und X für Zeit steht. Lineare Regression ist langsam zu erkennen, Wendepunkte und Schritt Funktion Verschiebungen in der Nachfrage. Die lineare Regression passt auf eine gerade Linie zu den Daten, selbst wenn die Daten saisonal oder besser durch eine Kurve beschrieben werden. Wenn Verkaufsgeschichte-Daten einer Kurve folgen oder ein starkes saisonales Muster aufweisen, treten Vorhersage-Bias und systematische Fehler auf. Prognosespezifikationen: n entspricht den Perioden der Verkaufsgeschichte, die bei der Berechnung der Werte für a und b verwendet werden. Geben Sie beispielsweise n 4 an, um die Historie von September bis Dezember als Grundlage für die Berechnungen zu verwenden. Wenn Daten verfügbar sind, würde ein grßeres n (wie beispielsweise n 24) gewöhnlich verwendet werden. LSR definiert eine Zeile für so wenige wie zwei Datenpunkte. Für dieses Beispiel wurde ein kleiner Wert für n (n 4) gewählt, um die manuellen Berechnungen zu reduzieren, die erforderlich sind, um die Ergebnisse zu verifizieren. Mindestens erforderlicher Umsatzverlauf: n Perioden plus Anzahl der Zeiträume, die für die Bewertung der Prognoseperformance (Perioden der besten Abstimmung) erforderlich sind. Diese Tabelle wird in der Prognoseberechnung verwendet: Die Märzprognose entspricht 119,5 (7 mal 2,3) 135,6 auf 136 gerundet. 3.2.7 Methode 7: Zweite Grad Approximation Um die Prognose zu projizieren, verwendet diese Methode die Zweite Grad-Approximationsformel, um eine Kurve darzustellen Die auf der Anzahl der Verkaufsphasen beruht. Diese Methode erfordert die Anzahl der Perioden, die am besten passen, plus die Anzahl der Perioden des Verkaufsauftragsverlaufs mal drei. Diese Methode ist nicht geeignet, die Nachfrage nach einem langfristigen Zeitraum zu prognostizieren. 3.2.7.1 Beispiel: Methode 7: Second Degree Approximation Die lineare Regression ermittelt Werte für a und b in der Prognoseformel Y a b X mit dem Ziel, eine Gerade an die Verkaufsgeschichtsdaten anzupassen. Zweite Grad Approximation ist ähnlich, aber dieses Verfahren bestimmt Werte für a, b und c in dieser Prognose Formel: Y a b X c X 2 Das Ziel dieses Verfahrens ist es, eine Kurve auf die Verkaufsgeschichte Daten passen. Dieses Verfahren ist nützlich, wenn sich ein Produkt im Übergang zwischen den Lebenszyklusstufen befindet. Wenn sich beispielsweise ein neues Produkt von der Einführung in die Wachstumsstadien bewegt, könnte sich die Absatzentwicklung beschleunigen. Wegen des Termes der zweiten Ordnung kann die Prognose schnell an die Unendlichkeit heranreichen oder auf Null fallen (abhängig davon, ob der Koeffizient c positiv oder negativ ist). Diese Methode ist nur kurzfristig nutzbar. Prognose Spezifikationen: die Formel finden a, b und c, um eine Kurve auf genau drei Punkte passen. Sie geben n die Anzahl der Zeitperioden an, die in jedem der drei Punkte akkumuliert werden sollen. In diesem Beispiel ist n 3. Die tatsächlichen Verkaufsdaten für April bis Juni sind in den ersten Punkt Q1 zusammengefasst. Juli bis September werden addiert, um Q2 zu schaffen, und Oktober bis Dezember Summe zu Q3. Die Kurve ist an die drei Werte Q1, Q2 und Q3 angepasst. Erforderliche Verkaufsgeschichte: 3 mal n Perioden für die Berechnung der Prognose plus die Anzahl der Zeiträume, die für die Bewertung der Prognoseperformance (Perioden der besten Passform) erforderlich sind. Diese Tabelle wird in der Prognoserechnung verwendet: Q0 (Jan) (Feb) (Mar) Q1 (Apr) (Mai) (Jun), die 125 122 137 384 Q2 (Jul) (Aug) (Sep) entspricht 140 129 entspricht Der nächste Schritt besteht darin, die drei Koeffizienten a, b und c zu berechnen, die in der Prognoseformel Y ab X c X 2 verwendet werden sollen. Q1, Q2 und Q3 werden auf der Grafik dargestellt, wobei die Zeit auf der horizontalen Achse aufgetragen ist. Q1 stellt die gesamten historischen Verkäufe für April, Mai und Juni dar und ist auf X 1 Q2 dargestellt, entspricht Juli bis September Q3 entspricht Oktober bis Dezember und Q4 repräsentiert Januar bis März. Fig. 3-2 Plotten von Q1, Q2, Q3 und Q4 für die Annäherung zweiter Ordnung Drei Gleichungen beschreiben die drei Punkte auf dem Graphen: (1) Q1 (Q2 a 2b 4c) (3) Q3 a bX cX 2 mit X 3 (Q3 a 3b 9c) Lösen Sie die drei Gleichungen gleichzeitig (2) ndash (1) Q2 ndash Q1 b 3c b (Q2 ndash Q1) ndash 3c Ersetzen Sie die Gleichung 1 (1) aus Gleichung 2 (2) und lösen Sie für b: B in Gleichung (3): (3) Q3 a 3 (Q2 ndash Q1) ndash 3c 9c a Q3 ndash 3 (Q2 ndash Q1) Schließe diese Gleichungen für a und b in Gleichung (1): (1) Q3 ndash ein (Q2 ndash Q2) 2 Das zweite Approximationsverfahren berechnet a, b und c wie folgt: a Q3 ndash 3 (Q2 ndash Q1) (Q2 ndash Q1) (Q2 ndash Q1) ) (N3) n0 (n3) n0 (n2) n0 (n3) n0 (n) n (n) 370 ndash 400) (384 ndash 400) 2 ndash23 Dies ist eine Berechnung der Näherungsprognose des zweiten Grades: Y a bX cX 2 322 85X (ndash23) (X 2) Wenn X 4, Q4 322 340 ndash 368 294. Die Prognose entspricht 294 3 98 pro Zeitraum. Wenn X 5, Q5 322 425 ndash 575 172. Die Prognose entspricht 172 3 58,33 auf 57 pro Periode gerundet. Wenn X 6, Q6 322 510 ndash 828 4. Die Prognose ist 4 3 1,33 gerundet auf 1 pro Periode. Dies ist die Prognose für das nächste Jahr, Letztes Jahr zu diesem Jahr: 3.2.8 Methode 8: Flexible Methode Mit dieser Methode können Sie die bestmögliche Anzahl von Perioden des Verkaufsauftragsverlaufs auswählen, die n Monate vor dem Startdatum der Prognose beginnt Wenden Sie einen prozentualen Anstieg oder Abnahme Multiplikationsfaktor, mit dem die Prognose zu ändern. Diese Methode ähnelt Methode 1, Prozent über dem letzten Jahr, außer dass Sie die Anzahl der Perioden angeben können, die Sie als Basis verwenden. Abhängig davon, was Sie als n wählen, erfordert diese Methode Perioden am besten geeignet plus die Anzahl der angegebenen Perioden der Verkaufsdaten. Diese Methode ist nützlich, um die Nachfrage nach einem geplanten Trend vorherzusagen. 3.2.8.1 Beispiel: Methode 8: Flexible Methode Die Flexible Methode (Prozentsatz über n Monate vor) ähnelt der Methode 1, Prozent über dem letzten Jahr. Beide Methoden multiplizieren Verkaufsdaten aus einem früheren Zeitraum mit einem von Ihnen angegebenen Faktor und projizieren dieses Ergebnis dann in die Zukunft. In der Percent Over Last Year Methode basiert die Projektion auf Daten aus dem gleichen Zeitraum des Vorjahres. Sie können auch die Flexible Methode verwenden, um einen anderen Zeitraum als denselben Zeitraum des letzten Jahres anzugeben, der als Grundlage für die Berechnungen verwendet werden soll. Multiplikationsfaktor. Geben Sie beispielsweise 110 in der Verarbeitungsoption an, um die vorherigen Verkaufsverlaufsdaten um 10 Prozent zu erhöhen. Basiszeitraum. Zum Beispiel bewirkt n 4, dass die erste Prognose im September des letzten Jahres auf Verkaufsdaten basiert. Mindestens erforderliche Verkaufsgeschichte: Anzahl der Perioden bis zur Basisperiode plus Anzahl der Zeiträume, die für die Bewertung der Prognoseperformance erforderlich sind (Perioden der besten Abstimmung). 3.2.9 Methode 9: Gewichteter gleitender Durchschnitt Die gewichtete gleitende Durchschnittsformel ist vergleichbar mit Methode 4, Gleitende Durchschnittsformel, da sie im Vergleich zum vorausgegangenen Geschäftsverlauf die vorhergehende Verkaufshistorie projiziert. Mit dieser Formel können Sie jedoch Gewichte für jede der vorherigen Perioden zuordnen. Diese Methode erfordert die Anzahl der gewählten Perioden plus die Anzahl der Perioden, die am besten zu den Daten passen. Ähnlich wie bei Moving Average, liegt diese Methode hinter den Nachfrage-Trends, so dass diese Methode nicht für Produkte mit starken Trends oder Saisonalität empfohlen wird. Diese Methode ist nützlich, um die Nachfrage nach ausgereiften Produkten mit einer Nachfrage zu prognostizieren, die relativ hoch ist. 3.2.9.1 Beispiel: Methode 9: Gewichteter gleitender Durchschnitt Die Methode des gewichteten gleitenden Durchschnitts (WMA) ähnelt Methode 4, Gleitender Durchschnitt (MA). Sie können jedoch den historischen Daten bei Verwendung von WMA ungleiche Gewichte zuordnen. Die Methode berechnet einen gewichteten Durchschnitt der letzten Verkaufsgeschichte, um zu einer Projektion für die kurzfristige kommen. Jüngere Daten sind in der Regel ein größeres Gewicht als ältere Daten zugeordnet, so dass WMA ist besser auf Veränderungen in der Ebene des Umsatzes. Allerdings Prognose Bias und systematische Fehler auftreten, wenn die Produktverkäufe Geschichte starke Trends oder saisonale Muster zeigt. Diese Methode funktioniert besser für Kurzstreckenvorhersagen von reifen Produkten als für Produkte in den Wachstums - oder Veralterungsstadien des Lebenszyklus. Die Anzahl der Perioden der Verkaufsgeschichte (n), die in der Prognoserechnung verwendet werden sollen. Geben Sie beispielsweise n 4 in der Verarbeitungsoption an, um die letzten vier Perioden als Grundlage für die Projektion in die nächste Zeitperiode zu verwenden. Ein großer Wert für n (wie 12) erfordert mehr Umsatz Geschichte. Ein solcher Wert führt zu einer stabilen Prognose, aber es ist langsam, Veränderungen im Absatzniveau zu erkennen. Umgekehrt reagiert ein kleiner Wert für n (wie 3) schneller auf Verschiebungen des Umsatzniveaus, doch könnte die Prognose so weit schwanken, dass die Produktion nicht auf die Variationen reagieren kann. Die Gesamtzahl der Perioden für die Verarbeitungsoption rdquo14 - Perioden bis includerdquo sollte 12 Monate nicht überschreiten. Das Gewicht, das jeder der historischen Datenperioden zugeordnet ist. Die zugeordneten Gewichte müssen 1,00 betragen. Zum Beispiel, wenn n 4, weisen Sie Gewichte von 0,50, 0,25, 0,15 und 0,10 zu, wobei die jüngsten Daten das größte Gewicht empfangen. Mindestens erforderlicher Umsatzverlauf: n plus Anzahl der Zeiträume, die für die Bewertung der Prognoseperformance (Perioden der besten Abstimmung) erforderlich sind. Diese Tabelle wird in der Prognoserechnung verwendet: Die Januarprognose entspricht (131 mal 0,10) (114 mal 0,15) (119 mal 0,25) (137 mal 0,50) (0,10 0,15 0,25 0,50) 128,45 auf 128 gerundet (119 mal 0,10) (128 mal 0,15) (128 mal 0,25) (128 mal 0,50) 1 128,45 abgerundet auf 128. März-Vorhersage entspricht 119 mal 0,10 (137 mal 0,15) (128 mal 0,25) 128. 3.2.10 Methode 10: Lineare Glättung Diese Methode berechnet einen gewichteten Durchschnitt der bisherigen Verkaufsdaten. Bei dieser Methode wird die Anzahl der Perioden der Kundenauftragshistorie (von 1 bis 12) verwendet, die in der Bearbeitungsoption angegeben ist. Das System verwendet eine mathematische Progression, um Daten im Bereich von dem ersten (am wenigsten Gewicht) bis zum letzten Gewicht (das meiste Gewicht) zu wiegen. Das System projiziert diese Informationen zu jeder Periode in der Prognose. Diese Methode benötigt für die Anzahl der Perioden, die in der Verarbeitungsoption angegeben sind, die jeweils am besten passende Monatshälfte plus den Kundenauftragshistorie. 3.2.10.1 Beispiel: Methode 10: Lineare Glättung Diese Methode ähnelt Methode 9, WMA. Jedoch wird anstelle der willkürlichen Zuweisung von Gewichten zu den historischen Daten eine Formel verwendet, um Gewichtungen zuzuweisen, die linear abnehmen und auf 1,00 summieren. Das Verfahren berechnet dann einen gewichteten Durchschnitt der letzten Verkaufsgeschichte, um zu einer Projektion für die kurze Zeit zu gelangen. Wie alle linearen gleitenden durchschnittlichen Prognosetechniken, Prognose Bias und systematische Fehler auftreten, wenn die Produktverkäufe Geschichte starke Trend-oder saisonale Muster zeigt. Diese Methode funktioniert besser für Kurzstreckenvorhersagen von reifen Produkten als für Produkte in den Wachstums - oder Veralterungsstadien des Lebenszyklus. N entspricht der Anzahl der Perioden der Verkaufsgeschichte, die in der Prognoserechnung verwendet werden sollen. Geben Sie z. B. n gleich 4 in der Verarbeitungsoption an, um die letzten vier Perioden als Basis für die Projektion in die nächste Zeitperiode zu verwenden. Das System vergibt automatisch die Gewichte den historischen Daten, die linear abnehmen und auf 1,00 summieren. Wenn z. B. n gleich 4 ist, weist das System Gewichte von 0,4, 0,3, 0,2 und 0,1 zu, wobei die neuesten Daten das größte Gewicht empfangen. Mindestens erforderlicher Umsatzverlauf: n plus Anzahl der Zeiträume, die für die Bewertung der Prognoseperformance (Perioden der besten Abstimmung) erforderlich sind. 3.2.11 Methode 11: Exponentialglättung Diese Methode berechnet einen geglätteten Durchschnitt, der zu einer Schätzung wird, die das allgemeine Umsatzniveau über die ausgewählten historischen Datenperioden darstellt. Diese Methode erfordert Umsatzdatenhistorie für den Zeitraum, der durch die Anzahl der bestmöglichen Perioden plus die Anzahl der angegebenen historischen Datenperioden dargestellt wird. Die Mindestanforderung sind zwei historische Datenperioden. Diese Methode ist nützlich, um die Nachfrage zu prognostizieren, wenn kein linearer Trend in den Daten vorhanden ist. 3.2.11.1 Beispiel: Methode 11: Exponentielle Glättung Diese Methode ist ähnlich wie Methode 10, Lineare Glättung. In Linear Smoothing weist das System Gewichte auf, die linear auf die historischen Daten zurückgehen. Bei exponentieller Glättung weist das System Gewichte auf, die exponentiell zerfallen. Die Prognose ist ein gewichteter Durchschnitt der tatsächlichen Umsätze der Vorperiode und der Prognose der Vorperiode. Die Prognose für die Exponential-Glättungsprognose lautet: Alpha ist das Gewicht, das auf die tatsächlichen Verkäufe für den vorherigen Zeitraum angewendet wird. (1 ndash alpha) ist das Gewicht, das auf die Prognose für den vorherigen Zeitraum angewendet wird. Werte für Alpha reichen von 0 bis 1 und fallen üblicherweise zwischen 0,1 und 0,4. Die Summe der Gewichte beträgt 1,00 (alpha (1 ndash alpha) 1). Sie sollten einen Wert für die Glättungskonstante, alpha, zuweisen. Wenn Sie keinen Wert für die Glättungskonstante zuweisen, berechnet das System einen angenommenen Wert, der auf der Anzahl der Perioden des Verkaufsverlaufs basiert, die in der Verarbeitungsoption angegeben ist. Alpha entspricht der Glättungskonstante, die verwendet wird, um den geglätteten Durchschnitt für das allgemeine Niveau oder die Grße der Verkäufe zu berechnen. Werte für den Alphabereich von 0 bis 1. n entspricht dem Bereich der Verkaufsgeschichtsdaten, der in die Berechnungen aufzunehmen ist. Im Allgemeinen reicht ein Jahr der Umsatzverlaufsdaten aus, um das allgemeine Umsatzniveau abzuschätzen. Für dieses Beispiel wurde ein kleiner Wert für n (n 4) gewählt, um die manuellen Berechnungen zu reduzieren, die erforderlich sind, um die Ergebnisse zu verifizieren. Exponentielle Glättung kann eine Prognose erzeugen, die auf nur einem historischen Datenpunkt basiert. Mindestens erforderlicher Umsatzverlauf: n plus Anzahl der Zeiträume, die für die Bewertung der Prognoseperformance (Perioden der besten Abstimmung) erforderlich sind. 3.2.12 Methode 12: Exponentielle Glättung mit Trend - und Saisonalität Diese Methode berechnet einen Trend, einen saisonalen Index und einen exponentiell geglätteten Durchschnitt aus dem Kundenauftragsverlauf. Das System wendet dann eine Projektion des Trends auf die Prognose an und passt sich dem Saisonindex an. Diese Methode erfordert die Anzahl der Perioden am besten geeignet plus zwei Jahre der Umsatzdaten und ist nützlich für Elemente, die sowohl Trend und Saisonalität in der Prognose haben. Sie können den Alpha - und Betafaktor eingeben oder das System berechnen lassen. Alpha - und Beta-Faktoren sind die Glättungskonstante, die das System verwendet, um den geglätteten Durchschnitt für das allgemeine Niveau oder die Größenordnung des Umsatzes (alpha) und die Trendkomponente der Prognose (Beta) zu berechnen. 3.2.12.1 Beispiel: Methode 12: Exponentielle Glättung mit Trend - und Saisonalität Diese Methode ähnelt Methode 11, Exponentialglättung, indem ein geglätteter Mittelwert berechnet wird. Das Verfahren 12 enthält jedoch auch einen Ausdruck in der Prognose-Gleichung, um einen geglätteten Trend zu berechnen. Die Prognose setzt sich aus einem geglätteten Durchschnitt, der für einen linearen Trend angepasst wird. Wenn in der Verarbeitungsoption angegeben, wird die Prognose auch saisonbedingt angepasst. Alpha entspricht der Glättungskonstante, die beim Berechnen des geglätteten Durchschnitts für das allgemeine Niveau oder die Grße der Verkäufe verwendet wird. Werte für Alpha reichen von 0 bis 1. Beta entspricht der Glättungskonstante, die beim Berechnen des geglätteten Durchschnitts für die Trendkomponente der Prognose verwendet wird. Werte für Beta reichen von 0 bis 1. Ob ein saisonaler Index auf die Prognose angewendet wird. Alpha und beta sind voneinander unabhängig. Sie müssen nicht auf 1,0 Summe. Mindestens erforderlicher Umsatzverlauf: Ein Jahr plus Anzahl der Zeiträume, die für die Bewertung der Prognoseperformance erforderlich sind (Perioden der besten Abstimmung). Wenn zwei oder mehr Jahre historischer Daten vorliegen, verwendet das System zwei Jahre Daten in den Berechnungen. Methode 12 verwendet zwei Exponential-Glättungsgleichungen und einen einfachen Mittelwert, um einen geglätteten Durchschnitt, einen geglätteten Trend und einen einfachen durchschnittlichen saisonalen Index zu berechnen. Ein exponentiell geglätteter Durchschnitt: Ein einfacher durchschnittlicher saisonaler Index: Abbildung 3-3 Einfacher mittlerer saisonaler Index Die Prognose wird dann unter Verwendung der Ergebnisse der drei Gleichungen berechnet: L ist die Länge der Saisonalität (L entspricht 12 Monaten oder 52 Wochen). T die aktuelle Zeitspanne ist. M ist die Anzahl der Zeiträume in die Zukunft der Prognose. S ist der multiplikative saisonale Anpassungsfaktor, der auf den entsprechenden Zeitraum indiziert ist. In dieser Tabelle wird der Verlauf der Prognoseberechnung aufgelistet: Dieser Abschnitt bietet einen Überblick über die Prognoseauswertungen und erörtert: Sie können Prognosemethoden auswählen, um so viele wie 12 Prognosen für jedes Produkt zu generieren. Jede Prognosemethode kann eine etwas andere Projektion erzeugen. Wenn Tausende von Produkten prognostiziert werden, ist eine subjektive Entscheidung unpraktisch, welche Prognose in den Plänen für jedes Produkt verwenden. Das System wertet automatisch die Leistung für jede von Ihnen ausgewählte Prognosemethode und für jedes von Ihnen prognostizierte Produkt aus. Sie können zwischen zwei Leistungskriterien wählen: MAD und POA. MAD ist ein Maß für den Prognosefehler. POA ist ein Maß für die Vorhersage. Diese beiden Leistungsbewertungsverfahren erfordern für einen von Ihnen festgelegten Zeitraum tatsächliche Umsatzverlaufsdaten. Der Zeitraum der jüngsten Geschichte für die Auswertung verwendet wird als eine Übergangszeit oder Periode der besten Passform. Um die Performance einer Prognosemethode zu messen, verwendet das System die Prognoseformeln, um eine Prognose für die historische Halteperiode zu simulieren. Stellt einen Vergleich zwischen den tatsächlichen Verkaufsdaten und der simulierten Prognose für den Haltezeitraum her. Wenn Sie mehrere Prognosemethoden auswählen, tritt dieser Prozess für jede Methode auf. Mehrere Prognosen werden für die Halteperiode berechnet und im Vergleich zu der bekannten Verkaufsgeschichte für die gleiche Periode. Für die Verwendung in den Plänen wird die Prognosemethode empfohlen, die die optimale Übereinstimmung zwischen der Prognose und dem tatsächlichen Umsatz während des Haltezeitraums liefert. Diese Empfehlung ist spezifisch für jedes Produkt und kann sich jedes Mal ändern, wenn Sie eine Prognose generieren. 3.3.1 Mittlere Absolutabweichung Die mittlere Absolutabweichung (MAD) ist der Mittelwert (oder Mittelwert) der Absolutwerte (oder Größen) der Abweichungen (oder Fehler) zwischen Ist - und Prognosedaten. MAD ist ein Maß für die durchschnittliche Größe der zu erwartenden Fehler bei einer Prognosemethode und einem Datenverlauf. Da bei der Berechnung absolute Werte verwendet werden, werden positive Fehler nicht negativ ausgewertet. Beim Vergleich mehrerer Prognosemethoden ist derjenige mit dem kleinsten MAD der zuverlässigste für dieses Produkt für diesen Haltezeitraum. Wenn die Prognose unvoreingenommen ist und Fehler normal verteilt sind, existiert eine einfache mathematische Beziehung zwischen MAD und zwei anderen gemeinsamen Verteilungsmaßstäben, bei denen es sich um Standardabweichung und Mean Squared Error handelt. Beispiel: MAD (Sigma (Actual) ndash (Prognose)) n Standardabweichung, (sigma) cong 1.25 MAD Mean Squared Fehler cong ndashsigma2 Dieses Beispiel zeigt die Berechnung von MAD für zwei der Prognosemethoden an. In diesem Beispiel wird davon ausgegangen, dass Sie in der Verarbeitungsoption angegeben haben, dass die Halteperiodenlänge (Perioden der besten Übereinstimmung) fünf Perioden entspricht. 3.3.1.1 Methode 1: Letztes Jahr zu diesem Jahr Diese Tabelle ist die Vergangenheit, die bei der Berechnung von MAD verwendet wird. Perioden von Best Fit 5: Mittlere absolute Abweichung ist gleich (2 1 20 10 14) 5 9.4. Based on these two choices, the Moving Average, n 4 method is recommended because it has the smaller MAD, 9.4, for the given holdout period. 3.3.2 Percent of Accuracy Percent of Accuracy (POA) is a measure of forecast bias. Wenn die Prognosen konsequent zu hoch sind, sammeln sich die Vorräte an und die Lagerhaltungskosten steigen. When forecasts are consistently too low, inventories are consumed and customer service declines. A forecast that is 10 units too low, then 8 units too high, then 2 units too high is an unbiased forecast. The positive error of 10 is canceled by negative errors of 8 and 2. (Error) (Actual) ndash (Forecast) When a product can be stored in inventory, and when the forecast is unbiased, a small amount of safety stock can be used to buffer the errors. In this situation, eliminating forecast errors is not as important as generating unbiased forecasts. However, in service industries, the previous situation is viewed as three errors. The service is understaffed in the first period, and then overstaffed for the next two periods. In Services ist die Größenordnung der Prognosefehler in der Regel wichtiger als die prognostizierte Bias. POA (SigmaForecast sales during holdout period) (SigmaActual sales during holdout period) times 100 percent The summation over the holdout period enables positive errors to cancel negative errors. When the total of forecast sales exceeds the total of actual sales, the ratio is greater than 100 percent. Of course, the forecast cannot be more than 100 percent accurate. When a forecast is unbiased, the POA ratio is 100 percent. A 95 percent accuracy rate is more desirable than a 110 percent accurate rate. The POA criterion selects the forecasting method that has a POA ratio that is closest to 100 percent. This example indicates the calculation of POA for two forecasting methods. This example assumes that you have specified in the processing option that the holdout period length (periods of best fit) is equal to five periods. 3.3.2.1 Method 1: Last Year to This Year This table is history used in the calculation of MAD, given Periods of Best Fit 5: 3.4.2 Forecast Accuracy These statistical laws govern forecast accuracy: A long term forecast is less accurate than a short term forecast because the further into the future you project the forecast, the more variables can affect the forecast. A forecast for a product family tends to be more accurate than a forecast for individual members of the product family. Some errors cancel each other as the forecasts for individual items summarize into the group, thus creating a more accurate forecast. 3.4.3 Forecast Considerations You should not rely exclusively on past data to forecast future demands. These circumstances might affect the business, and require you to review and modify the forecast: New products that have no past data. Plans for future sales promotion. Changes in national and international politics. New laws and government regulations. Weather changes and natural disasters. Innovations from competition. You can use long term trend analysis to influence the design of the forecasts: Leading economic indicators. 3.4.4 Forecasting Process You use the Refresh Actuals program (R3465) to copy data from the Sales Order History File table (F42119), the Sales Order Detail File table (F4211), or both, into either the Forecast File table (F3460) or the Forecast Summary File table (F3400), depending on the kind of forecast that you plan to generate. Scripting on this page enhances content navigation, but does not change the content in any way. moving average Mean of time series data (observations equally spaced in time) from several consecutive periods. Wird bewegt, weil es kontinuierlich neu berechnet wird, sobald neue Daten verfügbar sind, schreitet es fort, indem es den frühesten Wert fällt und den letzten Wert addiert. Beispielsweise kann der gleitende Durchschnitt der sechsmonatigen Verkäufe berechnet werden, indem man den Durchschnitt der Verkäufe von Januar bis Juni, dann den Durchschnitt der Verkäufe von Februar bis Juli, dann von März bis August und so weiter berechnet. (1) reduzieren die Wirkung von temporären Variationen in den Daten, (2) verbessern die Anpassung der Daten an eine Zeile (ein Prozess namens Glättung), um die Daten Trend deutlicher zu zeigen, und (3) markieren Sie einen beliebigen Wert über oder unter dem Trend. Wenn Sie etwas mit sehr hoher Varianz sind das Beste, was Sie möglicherweise tun können, ist herauszufinden, den gleitenden Durchschnitt. Ich wollte wissen, was der gleitende Durchschnitt der Daten war, so hätte ich ein besseres Verständnis davon, wie wir taten. Wenn Sie versuchen, herauszufinden, einige Zahlen, die oft das Beste, was Sie tun können, ist die Berechnung der gleitenden Durchschnitt zu ändern. Box Jenkins (B-J) Modelle
Thursday, 23 November 2017
Optionen Trading Demo Indien
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Eine Option ist eine Sicherheit wie eine Aktie oder eine Anleihe und stellt einen verbindlichen Vertrag mit streng definierten Konditionen und Eigenschaften dar. Optionen gegen Aktien Ähnlichkeiten: Listed Options sind Wertpapiere, genau wie Aktien. Optionen Handel wie Aktien, mit Käufern machen Angebote und Verkäufer machen Angebote. Optionen werden in einem börsennotierten Markt, wie Aktien, aktiv gehandelt. Sie können wie jede andere Sicherheit auch gekauft und verkauft werden. Unterschiede: Optionen sind Derivate, im Gegensatz zu Aktien (d. H. Optionen leiten ihren Wert von etwas anderem ab, dem zugrunde liegenden Wertpapier). Optionen haben Ablaufdatum, solange der Vorrat reicht. Es gibt keine feste Anzahl von Optionen, da Aktien mit Aktien vorhanden sind. Aktienbesitzer haben einen Anteil an der Gesellschaft, mit Stimm - und Dividendenberechtigung. Optionen vermitteln keine solchen Rechte. Rufen Sie Optionen und Put-Optionen Einige Leute bleiben von Optionen verwirrt. Die Wahrheit ist, dass die meisten Menschen haben mit Optionen für einige Zeit, weil Option-Ality in alles von Hypotheken zu Auto-Versicherung gebaut ist. In den aufgeführten Optionen Welt, aber ihre Existenz ist viel klarer. Zu Beginn gibt es nur zwei Arten von Optionen: Call Options und Put Options. Eine Call-Option ist eine Option, um eine Aktie zu einem bestimmten Kurs am oder vor einem bestimmten Datum zu kaufen. Auf diese Weise sind Call-Optionen wie Kautionen. Wenn Sie zum Beispiel eine bestimmte Wohnung mieten und eine Kaution dafür hinterlassen möchten, würde das Geld verwendet werden, um sicherzustellen, dass Sie diese Immobilie zu dem Preis, der bei Ihrer Rückkehr vereinbart wurde, tatsächlich mieten konnten. Wenn Sie nie zurückgekehrt, würden Sie Ihre Kaution aufgeben, aber Sie hätten keine andere Haftung. Call-Optionen erhöhen sich in der Regel den Wert, wenn sich der Wert des Basiswertes erhöht. Wenn Sie eine Kaufoption kaufen, sichert Ihnen der Preis, den Sie dafür zahlen, die Optionsprämie, Ihr Recht, diese bestimmte Aktie zu einem bestimmten Kurs, dem sogenannten Ausübungspreis, zu kaufen. Wenn Sie sich entscheiden, die Option nicht nutzen, um die Aktie zu kaufen, und Sie sind nicht verpflichtet, Ihre einzige Kosten ist die Option Prämie. Put-Optionen sind Optionen, um eine Aktie zu einem bestimmten Kurs am oder vor einem bestimmten Datum zu verkaufen. Auf diese Weise sind Put-Optionen wie Versicherungspolicen. Wenn Sie ein neues Auto kaufen und dann kaufen Auto-Versicherung auf dem Auto, zahlen Sie eine Prämie und sind daher geschützt, wenn der Vermögenswert bei einem Unfall beschädigt ist. Wenn dies geschieht, können Sie Ihre Politik verwenden, um den versicherten Wert des Autos zurückzugewinnen. Auf diese Weise verringert sich der Wert der Put-Option als Wert des Basiswertes. Wenn alles gut geht und die Versicherung nicht benötigt wird, hält die Versicherung Ihre Prämie im Gegenzug für die Übernahme des Risikos. Mit einer Put-Option können Sie eine Aktie anlegen, indem Sie einen Verkaufspreis fixieren. Wenn etwas passiert, was dazu führt, dass der Aktienkurs sinkt, und damit, Schäden an Ihrem Vermögenswert, können Sie Ihre Option ausüben und verkaufen sie auf ihre quotinsuredquot Preisniveau. Wenn der Preis für Ihre Aktie steigt, und es gibt keine Quote-Schäden, dann müssen Sie nicht die Versicherung zu verwenden, und wieder einmal ist Ihre einzige Kosten die Prämie. Dies ist die primäre Funktion der aufgeführten Optionen, damit die Anleger Möglichkeiten, um das Risiko zu verwalten. Arten von Expiration Es gibt zwei verschiedene Arten von Optionen in Bezug auf Ablaufdatum. Es gibt eine europäische Artwahl und eine amerikanische Artwahl. Die Option European Style kann bis zum Ablaufdatum nicht ausgeübt werden. Sobald ein Investor die Option erworben hat, muss es bis zum Verfall gehalten werden. Eine Option im amerikanischen Stil kann jederzeit nach dem Kauf ausgeübt werden. Heute sind die meisten Aktienoptionen, die gehandelt werden, amerikanische Optionen. Und viele Index-Optionen sind im amerikanischen Stil. Allerdings gibt es viele Index-Optionen, die europäischen Stil Optionen sind. Ein Anleger sollte dies berücksichtigen, wenn man den Kauf einer Indexoption berücksichtigt. Optionen Prämien Eine Option Prämie ist der Preis der Option. Es ist der Preis, den Sie zahlen, um die Option zu kaufen. Zum Beispiel kann ein XYZ Mai 30 Call (also ist es eine Option, Company XYZ Aktie zu kaufen) eine Optionsprämie von Rs.2 haben. Dies bedeutet, dass diese Option Rs kostet. 200,00. Warum Weil die meisten aufgeführten Optionen für 100 Aktien liegen und alle Aktienoptionspreise pro Aktie notiert sind, müssen sie mit 100 multipliziert werden. Detailliertere Preiskonzepte werden im weiteren Abschnitt ausführlich behandelt. Ausübungspreis Der Ausübungspreis ist der Kurs, zu dem der Basiswert (in diesem Fall XYZ) im Optionskontrakt gekauft oder verkauft werden kann. Zum Beispiel, mit dem XYZ Mai 30 Call, der Basispreis von 30 bedeutet, dass die Aktie für Rs gekauft werden kann. 30 je Aktie. Wäre dies der XYZ Mai 30 Put, würde es dem Inhaber das Recht, die Aktie bei Rs zu verkaufen. 30 je Aktie. Gültigkeitsdatum Das Gültigkeitsdatum ist der Tag, an dem die Option nicht mehr gültig ist und nicht mehr existiert. Das Verfalldatum für alle börsennotierten Aktienoptionen in den USA ist der dritte Freitag des Monats (außer wenn es auf einen Urlaub fällt, in welchem Fall es am Donnerstag ist). Beispielsweise läuft die Option XYZ May 30 Call am dritten Freitag im Mai aus. Der Basispreis hilft auch, festzustellen, ob eine Option im Verhältnis zum Kurs des zugrunde liegenden Wertpapiers in-the-money, at-the-money oder out-of-the-money ist. Sie werden später über diese Begriffe lernen. Ausübungsoptionen Menschen, die Optionen kaufen, haben ein Recht, und das ist das Recht auf Ausübung. Für eine Call-Übung können Call-Inhaber Aktien zum Ausübungspreis (vom Call-Verkäufer) kaufen. Für eine Put-Ausübung können Put-Inhaber Aktien zum Ausübungspreis (zum Put-Verkäufer) verkaufen. Weder Call Inhaber noch Put Inhaber sind verpflichtet, zu kaufen oder zu verkaufen, sie haben einfach das Recht, dies zu tun, und können wählen, zu üben oder nicht zur Ausübung auf der Grundlage ihrer eigenen Logik. Zuweisung von Optionen Wenn ein Optionsinhaber eine Option ausüben will, beginnt ein Prozess, einen Schriftsteller zu finden, der die gleiche Optionsart (d. h. Klasse, Ausübungspreis und Optionsart) hat. Einmal gefunden, kann dieser Schriftsteller zugeteilt werden. Dies bedeutet, dass, wenn Käufer ausüben, können die Verkäufer gewählt werden, um auf ihre Verpflichtungen zu machen. Für eine Rufzuweisung sind Call-Autoren verpflichtet, Aktien zum Ausübungspreis an den Call-Inhaber zu verkaufen. Für eine Put-Zuweisung sind Put-Schreiber verpflichtet, Aktien zum Basispreis vom Put-Inhaber zu kaufen. Arten von Optionen Es gibt zwei Arten von Optionen - Call und Put. Ein Anruf gibt dem Käufer das Recht, aber nicht die Verpflichtung, das Basisinstrument zu kaufen. Ein Put gibt dem Käufer das Recht, aber nicht die Verpflichtung, das Basisinstrument zu verkaufen. Verkauf eines Anrufs bedeutet, dass Sie das Recht verkauft haben, aber nicht die Verpflichtung, für jemanden, etwas von Ihnen zu kaufen. Verkauf einer Put bedeutet, dass Sie das Recht verkauft haben, aber nicht die Verpflichtung, für jemanden, der etwas an Sie verkaufen. Ausübungspreis Der festgelegte Kurs, zu dem der Käufer und der Verkäufer einer Option vereinbart haben, ist der Ausübungspreis, auch Ausübungspreis oder der auffallende Kurs. Jede Option auf einem Basiswert hat mehrere Basispreise. Im Geld: Call-Option - der Basiskurs ist höher als der Basispreis. Put-Option - Der Basispreis ist niedriger als der Basispreis. Aus dem Geld: Call-Option - Der Basispreis ist niedriger als der Basispreis. Put-Option - Der Basispreis ist höher als der Basispreis. Bei dem Geld: Der Basiswert entspricht dem Ausübungspreis. Verfalltag Optionen haben endliche Lebenspunkte. Der Verfalltag der Option ist der letzte Tag, an dem der Optionsinhaber die Option ausüben kann. Amerikanische Optionen können jederzeit vor Ablauf der Verfallsdauer des Eigentümers ausgeübt werden. Somit können die Verfall - und Ausübungstage unterschiedlich sein. Europäische Optionen können nur am Verfalltag ausgeübt werden. Underlying Instrument Eine Klasse von Optionen sind alle Puts und Calls zu einem bestimmten Basiswert. Das, was eine Option gibt eine Person das Recht zu kaufen oder zu verkaufen ist das zugrunde liegende Instrument. Bei Indexoptionen muss der Basiswert ein Index wie der Sensitive Index (Sensex) oder SampP CNX NIFTY oder einzelne Aktien sein. Liquidation einer Option Eine Option kann auf drei Arten liquidiert werden Eine abschließende Kauf oder Verkauf, Aufgeben und Ausübung. Kauf und Verkauf von Optionen sind die gängigsten Methoden der Liquidation. Eine Option gewährt das Recht, ein Basiswert zu einem festgelegten Preis zu kaufen oder zu verkaufen. Call Optionsinhaber können ihr Recht, das Basisinstrument zu kaufen, ausüben. Die Put-Optionsinhaber können ihr Recht, das Basisinstrument zu verkaufen, ausüben. Nur Optionsinhaber können die Option ausüben. Im Allgemeinen gilt die Ausübung einer Option als Gegenwert für den Kauf oder Verkauf des Basiswertes für eine Gegenleistung. Optionen, die in-the-money sind fast sicher, am Verfall ausgeübt werden. Die einzigen Ausnahmen sind die Optionen, die weniger in-the-money als die Transaktionskosten, um sie bei Verfall ausüben. Die meisten Optionen Übung treten innerhalb von wenigen Tagen nach Ablauf der Frist, weil die Zeit Prämie auf eine vernachlässigbare oder nicht vorhandene Niveau gesunken ist. Eine Option kann aufgegeben werden, wenn die verbleibende Prämie geringer ist als die Transaktionskosten für die Liquidation derselben. Option Preise Die Preise werden durch die Verhandlungen zwischen Käufern und Verkäufern festgelegt. Die Preise der Optionen werden vor allem von den Erwartungen der künftigen Preise der Käufer und Verkäufer und dem Verhältnis des Optionskurses zum Preis des Instruments beeinflusst. Ein Optionspreis oder eine Prämie besteht aus zwei Komponenten. Intrinsischen Wert und Zeit oder extrinsischen Wert. Der innere Wert einer Option ist eine Funktion seines Preises und des Ausübungspreises. Der Intrinsic Value entspricht dem in-the-money Betrag der Option. Der Zeitwert einer Option ist der Betrag, der die Prämie den intrinsischen Wert übersteigt. Zeitwert Optionsprämie - intrinsischer Wert. Anfänger Leitfaden für Option Trading und Investitionen in Call-und Put-Optionen Nutzung dieser Website andor Produkte amp Dienstleistungen von uns angeboten zeigt Ihre Akzeptanz unserer Disclaimer. Disclaimer: Futures, Option Amp Aktienhandel ist eine hohe Risikoaktivität. Jede Aktion, die Sie wählen, um in den Märkten nehmen ist völlig Ihre eigene Verantwortung. TradersEdgeIndia haftet nicht für direkte, indirekte, Folgeschäden oder zufällige Schäden oder Verluste, die sich aus der Nutzung dieser Informationen ergeben. Diese Information ist weder ein Angebot zum Verkauf noch eine Aufforderung zum Kauf einer der hier erwähnten Wertpapiere. Die Schriftsteller können oder dürfen nicht in den genannten Wertpapieren handeln. Alle genannten Namen oder Produkte sind Warenzeichen oder eingetragene Warenzeichen der jeweiligen Eigentümer. Copyright TradersEdgeIndia Alle Rechte vorbehalten. FAQs: Futures und Optionen Handel in Indien Mit dem Ausstieg von Badla aus dem kommenden Monat, wird der Aktienmarkt sehen die Einführung von Optionen und Futures in einem großen Weg. Für Anleger, die Schwierigkeiten haben, die Terminologien zu verstehen, die mit Optionen und Futures sowie ihren Modi der Arbeit verbunden sind, gibt es eine anschauliche Erklärung. Was sind Optionen Eine Option ist ein Vertrag, der dem Käufer (Inhaber) das Recht gibt, aber nicht die Verpflichtung, bestimmte Mengen der zugrunde liegenden Vermögenswerte zu einem bestimmten (Basispreis) Preis vor oder zu einem bestimmten Zeitpunkt zu kaufen oder zu verkaufen Datum). Der Basiswert kann Rohstoffe wie Weizenreis Baumwolle Gold Öl oder Finanzinstrumente wie Aktien Aktien Aktienindex Anleihen etc. Wichtige Terminologie Basiswert - Der spezifische Sicherheitswert, auf dem ein Optionskontrakt basiert. Option Premium - Dies ist der Preis, der vom Käufer an den Verkäufer gezahlt wird, um das Recht zum Kauf oder Verkauf von Basispreis oder Ausübungspreis zu erwerben. Der Basispreis oder Ausübungspreis einer Option ist der angegebene vordefinierte Kurs des Basiswertes, Dieser kann gekauft oder verkauft werden, wenn der Options - käufer sein Recht zum Kauf am oder vor dem Verfalltag ausübt. Gültigkeitsdatum - Das Datum, an dem die Option abgelaufen ist, wird als Gültigkeitsdatum bezeichnet. Am Gültigkeitsdatum wird entweder die Option ausgeübt oder es ist wertlos. Ausübungsdatum - ist das Datum, an dem die Option tatsächlich ausgeübt wird. Im Falle von European Options ist der Ausübungszeitpunkt das gleiche wie das Verfallsdatum, während im Falle von American Options der Optionskontrakt jeden Tag zwischen dem Kauf des Kontrakts und seinem Verfallsdatum ausgeübt werden kann (siehe European American Option) Anzahl der ausstehenden Optionen auf dem Markt zu einem bestimmten Zeitpunkt. Option Holder: ist derjenige, der eine Option kauft, die ein Anruf oder eine Put-Option sein kann. Er genießt das Recht, den zugrunde liegenden Vermögenswert zu einem bestimmten Preis vor oder zu einem bestimmten Zeitpunkt zu kaufen oder zu verkaufen. Sein Aufwärtspotenzial ist unbegrenzt, während Verluste auf den von ihm an den Optionsschreiber gezahlten Prämienbetrag begrenzt sind. Option Verkäufer Schriftsteller: ist derjenige, der verpflichtet ist, zu kaufen (im Falle der Put-Option) oder zu verkaufen (im Falle der Call-Option), die zugrunde liegenden Vermögenswert, falls der Käufer der Option entscheidet, seine Option auszuüben. Seine Gewinne beschränkt sich auf die Prämie vom Käufer erhalten, während sein Nachteil ist unbegrenzt. Optionsklasse: Alle aufgeführten Optionen eines bestimmten Typs (d. H. Call oder Put) auf einem bestimmten Basisinstrument, z. B. Alle Sensex-Call-Optionen (oder) alle Sensex-Put-Optionen Optionsserie: Eine Optionsserie besteht aus allen Optionen einer bestimmten Klasse mit demselben Ablauf - und Ausübungspreis. Z. B. BSXCMAY3600 ist eine Optionsreihe, die alle Sensex Call-Optionen einschließt, die im Mai mit dem Basispreis von 3600 amp ausgegeben werden. (BSX steht für BSE Sensex (zugrunde liegenden Index), C steht für Call Option Mai ist Ablaufdatum und Streik Der Preis ist 3600) Was ist Zuordnung Wenn der Inhaber einer Option sein Recht auf Kauf verkauft, wird ein zufällig ausgewählter Optionsverkäufer zugewiesen Die Verpflichtung zur Ehrung des zugrunde liegenden Vertrages, und dieser Vorgang wird als Abtretung bezeichnet. Was ist der europäische und amerikanische Stil der Optionen Eine Option im amerikanischen Stil ist diejenige, die vom Käufer am oder vor dem Verfallsdatum ausgeübt werden kann, d. H. Zwischen dem Tag des Erwerbs der Option und dem Tag, an dem es ausläuft. Die europäische Art der Option ist diejenige, die vom Käufer am Verfalltag nur amp nicht zu jeder Zeit davor ausgeübt werden kann. Was sind Anrufoptionen Eine Anrufoption gibt dem Inhaber (Käufer, der lange Zeit anruft) das Recht, eine bestimmte Menge des zugrunde liegenden Vermögenswertes zum Ausübungspreis am oder vor dem Verfallsdatum zu kaufen. Der Verkäufer (der kurzfristig angerufen wird) hat jedoch die Verpflichtung, den Basiswert zu verkaufen, wenn der Käufer der Kaufoption beschließt, seine Kaufoption auszuüben. Beispiel: Ein Investor kauft eine europäische Call-Option bei Infosys zum Basispreis von Rs. 3500 an einer Prämie von Rs. 100. Wenn der Marktpreis von Infosys am Tag des Verfalls mehr ist als Rs. 3500 wird die Option ausgeübt. Der Anleger wird Gewinne erzielen, sobald der Aktienkurs Rs kreuzt. 3600 (Ausübungspreis Premium i. e. 3500100). Angenommen, der Aktienkurs ist Rs. 3800 wird die Option ausgeübt und der Anleger kauft 1 Anteil an Infosys vom Verkäufer der Option bei Rs 3500 und verkauft sie auf dem Markt bei Rs 3800, was einen Gewinn von Rs macht. 200. In einem anderen Szenario, wenn zum Zeitpunkt der Auslauf Aktienkurs unter Rs fällt. 3500 sagen, es berührt Rs. 3000 wird der Käufer der Kaufoption wählen, seine Option nicht auszuüben. In diesem Fall verliert der Anleger die Prämie (Rs 100), bezahlt, die der Gewinn, den der Verkäufer der Call-Option verdient. Was sind Put-Optionen Eine Put-Option gibt dem Inhaber (Käufer einer, der Long Put ist), das Recht, eine bestimmte Menge des Basiswertes zum Ausübungspreis vor oder nach einem Verfallsdatum zu verkaufen. Der Verkäufer der Put-Option (kurz Put) hat jedoch die Verpflichtung, den Basiswert zum Ausübungspreis zu kaufen, wenn der Käufer beschließt, seine Kaufoption auszuüben. Beispiel: Ein Investor kauft eine europäische Put-Option auf Reliance zum Basispreis von Rs. 300-, bei einer Prämie von Rs. 25-. Wenn der Marktpreis von Reliance, am Tag des Verfalls kleiner als Rs ist. 300, kann die Option ausgeübt werden, wie es im Geld ist. Die Investoren Break-Punkt ist Rs. 275 (Basispreis - gezahlte Prämie) d. H. Der Anleger wird Gewinne erzielen, wenn der Markt unter 275 fällt. 260, kauft der Käufer der Put Option sofort Reliance Aktie auf dem Markt Rs. 260-amp übt seine Option aus, die Reliance-Aktie an Rs 300 an den Optionsschreiber zu verkaufen und damit einen Reingewinn von Rs zu erzielen. 15 . In einem anderen Szenario, wenn zum Zeitpunkt des Verfalls, Marktpreis von Reliance ist Rs 320 -. Wird der Käufer der Put-Option nicht wählen, um seine Option zu verkaufen, wie er auf dem Markt mit einer höheren Rate verkaufen kann ausüben. In diesem Fall verliert der Anleger die gezahlte Prämie (i. e Rs 25-), die der vom Verkäufer der Put-Option erworbene Gewinn ist. (Siehe Tabelle) Wie unterscheiden sich die Optionen von Futures? Die wesentlichen Unterschiede in den Futures und Optionen sind wie folgt: Futures sind Vereinbarungen Kontrakte zum Kauf oder Verkauf bestimmter Mengen der zugrunde liegenden Vermögenswerte zu einem von Käufer und Verkäufer vereinbarten Preis angegebene Zeit. Sowohl der Käufer als auch der Verkäufer sind verpflichtet, den zugrunde liegenden Vermögenswert zu kaufen. Im Falle von Optionen hat der Käufer das Recht und nicht die Verpflichtung, den zugrunde liegenden Vermögenswert zu kaufen oder zu verkaufen. Futures-Kontrakte haben symmetrisches Risikoprofil sowohl für Käufer als auch für Verkäufer, während Optionen ein asymmetrisches Risikoprofil aufweisen. Im Falle von Optionen, für einen Käufer (oder Inhaber der Option), ist der Nachteil beschränkt sich auf die Prämie (Optionspreis) er bezahlt hat, während die Gewinne unbegrenzt sein kann. Für einen Verkäufer oder Verfasser einer Option ist der Nachteil jedoch unbegrenzt, während die Gewinne auf die Prämie beschränkt sind, die er vom Käufer erhalten hat. Die Futures-Kontrakte werden vor allem durch die Kurse des Basiswerts beeinflusst. Die Preise der Optionen sind jedoch durch die Preise des zugrunde liegenden Vermögenswertes, die verbleibende Restlaufzeit des Vertrags und die Volatilität des Basiswerts beeinflusst. Es kostet nichts, einen Futures-Vertrag zu schließen, während es Kosten für den Abschluss eines Optionskontrakts gibt, der als Premium bezeichnet wird. Erklären Sie im Geld, am Geld und aus dem Geld Optionen. Eine Option gilt als at-the-money, wenn der Optionsausübungspreis dem Basiswert entspricht. Dies gilt für Puts und Anrufe. Eine Call-Option gilt als in-the-money, wenn der Basispreis der Option geringer ist als der zugrunde liegende Vermögenspreis. Zum Beispiel ist eine Sensex-Anrufoption mit Streik von 3900 in-the-money, wenn der Spot Sensex bei 4100 ist, da die Call-Option Wert hat. Der Call-Inhaber hat das Recht, einen Sensex bei 3900 zu kaufen, egal wie sehr der Spotmarktpreis gestiegen ist. Und mit dem aktuellen Preis bei 4100, kann ein Gewinn durch den Verkauf von Sensex zu diesem höheren Preis gemacht werden. Auf der anderen Seite ist eine Call-Option Out-of-the-money, wenn der Ausübungspreis größer ist als der zugrunde liegende Vermögenspreis. Mit dem früheren Beispiel der Sensex-Aufrufoption, wenn der Sensex auf 3700 fällt, hat die Aufrufoption keinen positiven Ausübungswert mehr. Der Call-Inhaber wird die Option nicht ausüben, Sensex bei 3900 zu kaufen, wenn der aktuelle Kurs bei 3700 liegt. (Siehe Tabelle) Eine Put-Option ist in-the-money, wenn der Basispreis der Option größer ist als der Kassakurs der Option zugrundeliegende Vermögenswert. Zum Beispiel ist ein Sensex bei Streik von 4400 in-the-money, wenn der Sensex bei 4100 ist. Wenn dies der Fall ist, hat die Put-Option Wert, weil die Put-Inhaber verkaufen kann die Sensex bei 4400, ein Betrag größer als die Aktuellen Sensex von 4100. Ebenso ist eine Put-Option Out-of-the-money, wenn der Basispreis niedriger ist als der Kassakurs des Basiswerts. Im obigen Beispiel wird der Käufer der Sensex Put-Option nicht die Option ausüben, wenn der Spot bei 4800 ist. Der Put hat keinen positiven Ausübungswert mehr. Die Optionen werden als tief in-the-money (oder tiefes out-of-the-money) bezeichnet, wenn der Ausübungspreis eine signifikante Abweichung von dem zugrunde liegenden Vermögenspreis darstellt. Was sind abgedeckte und nackte Anrufe Eine Anrufoption Position, die von einer entgegengesetzten Position in der zugrunde liegenden Instrument (z. B. Aktien, Rohstoffe usw.) abgedeckt wird, wird als abgedeckte Call bezeichnet. Das Schreiben von abgedeckten Anrufen beinhaltet Schreiboptionen, wenn die Aktien, die möglicherweise geliefert werden müssen (wenn Optionsinhaber sein Recht zum Kauf ausübt) bereits im Besitz sind. Z. B. Ein Schriftsteller schreibt einen Aufruf zu Reliance und hält zugleich Aktien von Reliance, so dass er, wenn der Anruf vom Käufer ausgeübt wird, die Aktie liefern kann. Gedeckte Anrufe sind weit weniger riskant als nackte Anrufe (wo es keine entgegengesetzte Position im Basiswert gibt), da das Schlimmste, was passieren kann, ist, dass der Anleger verpflichtet ist, Aktien zu verkaufen, die sich bereits unter ihrem Marktwert befinden. Wenn eine physische Lieferung aufgedeckt nackte Aufforderung eine Übung zugeordnet wird, wird der Schriftsteller haben, um den zugrunde liegenden Vermögenswert zu erwerben, um seine Call-Verpflichtung zu erfüllen und sein Verlust wird der Überschuss des Kaufpreises über den Ausübungspreis der Anruf um die Prämie reduziert reduziert werden Schreiben des Anrufs. Was ist der innere Wert einer Option Der intrinsische Wert einer Option ist definiert als der Betrag, um den eine Option im Geld liegt oder der unmittelbare Ausübungswert der Option, wenn die zugrunde liegende Position marktüblich ist. Für eine Call-Option: Intrinsic Value Spot-Preis - Basispreis Für eine Put-Option: Intrinsic Value Basispreis - Spot-Kurs Der intrinsische Wert einer Option muss eine positive Zahl oder 0 sein. Er kann nicht negativ sein. Bei einer Call-Option muss der Basispreis kleiner sein als der Kurs des Basiswertes, für den der Call einen intrinsischen Wert größer 0 hat. Bei einer Put-Option muss der Basispreis größer sein als der zugrunde liegende Vermögenspreis Intrinsischen Wert. Erläutern Sie den Zeitwert mit Bezug auf Optionen. Der Zeitwert ist der Betrag, zu dem die Käufer bereit sind, für die Möglichkeit zu zahlen, dass die Option vor dem Verfall aufgrund einer günstigen Kursveränderung des Basiswerts profitabel werden kann. Eine Option verliert ihren Zeitwert, wenn sich ihr Verfalldatum nähert. Bei Verfall ist eine Option nur ihren intrinsischen Wert wert. Der Zeitwert kann nicht negativ sein. Was sind die Faktoren, die sich auf den Wert einer Option auswirken (Prämie) Es gibt zwei Arten von Faktoren, die den Wert der Optionsprämie beeinflussen: Basispreis, Basispreis der Option, Volatilität des Basiswerts, Zeitpunkt Und den risikolosen Zinssatz. Marktteilnehmer unterschiedliche Schätzungen der zugrunde liegenden Vermögenswerte zukünftige Volatilität Individuen unterschiedlicher Schätzungen der zukünftigen Wertentwicklung des Basiswertes auf Basis fundamentaler oder technischer Analysen Der Effekt der Angebotsnachfrage sowohl im Optionsmarkt als auch im Markt für den zugrunde liegenden Vermögenswert Der quotdepthquot von Den Markt für diese Option - die Anzahl der Transaktionen und die Verträge Handelsvolumen an einem bestimmten Tag. Was sind unterschiedliche Preismodelle für Optionen Die theoretischen Optionspreismodelle werden von Optionstradern für die Berechnung des beizulegenden Zeitwerts einer Option auf der Basis der zuvor erwähnten Einflussfaktoren verwendet. Eine Option Preismodell unterstützt den Händler in der Beibehaltung der Preise der Anrufe amp setzt in eine richtige numerische Beziehung zu jedem anderen amp helfen dem Händler bieten Angebote amp Angebot schnell. Die beiden beliebtesten Optionspreismodelle sind: Black Scholes Modell, das davon ausgeht, dass die prozentuale Veränderung des Kurses des Basiswerts einer Normalverteilung folgt. Binomialmodell, welches annimmt, dass die prozentuale Änderung des Preises des Basiswerts einer Binomialverteilung folgt. Wer entscheidet über die gezahlte Prämie auf Optionen amp, wie wird es berechnet Optionen Premium ist nicht durch die Börse festgelegt. Der beizulegende Zeitwert theoretische Preis einer Option kann mit Hilfe von Preismodellen bekannt sein und dann je nach Marktbedingungen der Preis durch konkurrierende Angebote und Angebote im Handelsumfeld bestimmt wird. Ein Optionsprämienpreis ist die Summe aus Intrinsic-Wert und Zeitwert (siehe oben). Wird der Kurs der zugrunde liegenden Aktie konstant gehalten, so bleibt auch der intrinsische Wert einer Optionsprämie konstant. Daher ist jede Änderung des Preises der Option vollständig auf eine Änderung des Optionszeitwertes zurückzuführen. Die Zeitwertkomponente der Optionsprämie kann sich infolge einer Veränderung der Volatilität des Basiswertes, der Zeit bis zum Auslaufen, Zinsschwankungen, Dividendenzahlungen und der unmittelbaren Wirkung von Angebot und Nachfrage sowohl nach dem Basiswert als auch nach seiner Option ändern. Erläutern Sie die Option Griechen Der Preis einer Option hängt von bestimmten Faktoren wie Preis und Volatilität des Basiswerts, Zeit bis zum Verfall usw. ab. Die Option Griechen sind die Werkzeuge, die die Sensitivität des Optionspreises auf die oben genannten Faktoren messen. Sie werden oft von professionellen Händlern für den Handel und die Verwaltung der Gefahr von großen Positionen in Optionen und Aktien verwendet. Diese Option Griechen sind: Delta: ist die Option Griechisch, die die geschätzte Änderung der Option Prämienpreis für eine Änderung des Kurses des Basiswerts misst. Gamma: misst die geschätzte Änderung im Delta einer Option für eine Änderung des Preises der zugrunde liegenden Vega. Die geschätzte Veränderung des Optionspreises für eine Veränderung der Volatilität des Basiswerts. Theta: misst die geschätzte Änderung des Optionspreises für eine Änderung der Zeit bis zum Auslaufen der Option. Rho: misst die geschätzte Veränderung des Optionspreises für eine Änderung der risikofreien Zinssätze. Was ist ein Optionsrechner Ein Optionsrechner ist ein Werkzeug, um den Preis einer Option auf der Grundlage verschiedener Einflussfaktoren wie dem Kurs des Basiswerts und seiner Volatilität, der Zeit bis zum Verfall, dem risikofreien Zins usw. zu berechnen Zu verstehen, wie eine Änderung in einem der Faktoren oder mehr, wird sich auf den Optionspreis. Wer sind die wahrscheinlichen Spieler in den Optionen Market Developmental Institutionen, Mutual Funds, FIs, FIIs, Broker, Einzelhandel Teilnehmer sind die wahrscheinlichen Spieler auf dem Optionsmarkt. Warum investiere ich in Optionen Was bieten Optionen bieten mir Neben der Flexibilität für den Käufer in Form von Recht zu kaufen oder zu verkaufen, ist der große Vorteil der Optionen ihre Vielseitigkeit. Sie können so konservativ oder spekulativ sein, wie die Anlagestrategie diktiert. Einige der Vorteile von Optionen sind wie unter: Hohe Leverage wie durch die Investition kleiner Kapitalbetrag (in Form von Prämie), kann man Exposition in den zugrunde liegenden Vermögenswert von viel größeren Wert zu nehmen. Vorbekanntes maximales Risiko für einen Optionskäufer Großes Gewinnpotential und begrenztes Risiko für Optionskäufer Man kann sein Aktienportefeuille vor einem Rückgang des Marktes schützen, indem er eine Schutzmasse kauft, in der man gegen eine bestehende Aktienposition kauft. Diese Optionsposition kann die Versicherung liefern, die erforderlich ist, um die Unsicherheit des Marktes zu überwinden. Ein Anleger weiß daher, dass er, wenn er eine relativ geringe Prämie bezahlt (verglichen mit dem Marktwert der Aktie), weiß, wie weit der Bestand sinkt, er kann zum Ausübungspreis der Put jederzeit bis zum Auslaufen des Put verkauft werden. Z. B. Ein Investor, der 1 Anteil an Infosys zu einem Marktpreis von Rs 3800 hält, denkt, dass die Aktie überbewertet ist und beschließt, eine Put-Option zu einem Basispreis von Rs zu kaufen. 3800- durch die Zahlung einer Prämie von Rs 200 - Wenn der Marktpreis von Infosys kommt auf Rs 3000 -, kann er immer noch verkaufen es bei Rs 3800 - durch Ausübung seiner Put-Option. So, durch die Zahlung von Prämie von Rs 200, ist seine Position in der zugrunde liegenden Aktien versichert. Wie kann ich Optionen nutzen Wenn Sie eine bestimmte Richtungsbewegung im Kurs einer Aktie vorhersehen, kann das Recht, diese Aktie zu einem bestimmten Preis zu kaufen oder zu verkaufen, für eine bestimmte Zeitdauer eine attraktive Anlagemöglichkeit bieten. Die Entscheidung über die Art der Kaufoption hängt davon ab, ob die Aussichten für die jeweilige Sicherheit positiv (bullisch) oder negativ (bärisch) sind. Wenn Ihre Aussichten positiv sind, schafft der Kauf einer Call-Option die Möglichkeit, am Aufwärtspotenzial einer Aktie zu partizipieren, ohne mehr als einen Bruchteil ihres Marktwerts (gezahlte Prämie) riskieren zu müssen. Umgekehrt, wenn Sie Abwärtsbewegung zu erwarten, Kauf einer Put-Option können Sie gegen Abwärtsrisiko zu schützen, ohne Einschränkung der Gewinn-Potenzial. Kaufoptionen bieten Ihnen die Möglichkeit, sich entsprechend Ihren Markterwartungen so zu positionieren, dass Sie mit begrenztem Risiko profitieren und schützen können. Sobald ich eine Option gekauft und bezahlt habe die Prämie für sie, wie wird es geregelt wird Option ist ein Vertrag, der einen Marktwert wie jede andere handelbare Ware hat. Sobald eine Option gekauft ist, gibt es folgende Alternativen, die ein Optionsinhaber hat: Sie können eine Option der gleichen Serie wie die, die Sie gekauft haben und schließen Sie Ihre Position in dieser Option zu jeder Zeit auf oder vor dem Verfall verkaufen. Sie können die Option am Verfalltag im Falle einer europäischen Option oder am oder vor dem Verfalltag im Falle einer amerikanischen Option ausüben. Falls die Option zum Zeitpunkt des Verfalls Out of Money ist, läuft sie nicht mehr ab. Was sind die Risiken für einen Optionskäufer Der Risikoverlust eines Optionskäufers ist auf die von ihm gezahlte Prämie beschränkt. Was sind die Risiken für einen Optionsschreiber Das Risiko eines Options Writers ist unbegrenzt, wenn seine Gewinne auf die verdienten Prämien beschränkt sind. Wenn eine physische Lieferung aufgedeckt Anruf ausgeübt wird, wird der Schreiber haben, um den zugrunde liegenden Vermögenswert zu kaufen und sein Verlust wird der Überschuss des Kaufpreises über den Ausübungspreis des Anrufs durch die Prämie für das Schreiben der Aufforderung reduziert reduziert werden. Der Schreiber einer Put-Option hat ein Verlustrisiko, wenn der Wert des Basiswertes unter dem Ausübungspreis sinkt. Der Schreiber eines Puts trägt das Risiko eines Kursverlusts des Basiswerts potenziell auf Null. Wie kann ein Optionsschreiber sein Risiko wahrnehmen? Optionsschreiben ist ein spezialisierter Job, der nur für den sachkundigen Anleger geeignet ist, der die Risiken versteht, die finanzielle Leistungsfähigkeit hat und ausreichende liquide Mittel hat, um die anwendbaren Margin-Anforderungen zu erfüllen. Das Risiko, ein Optionsschreiber zu sein, kann durch den Kauf von anderen Optionen auf denselben Basiswert reduziert werden, wodurch eine Ausbreitungsposition angenommen wird oder durch den Erwerb von anderen Arten von Sicherungspositionen in den Options-Futures und anderen korrelierten Märkten. Wer kann Optionen in indischen Derivat-Markt schreiben Im indischen Derivate-Markt hat Sebi keine bestimmte Kategorie von Optionen Schriftsteller erstellt. Jeder Marktteilnehmer kann Optionen schreiben. Allerdings sind Margin-Anforderungen für Optionsschreiber streng. Was sind Aktienindexoptionen Die Aktienindexoptionen sind Optionen, bei denen der Basiswert ein Aktienindex für z. B. Optionen auf SampP 500 Index-Optionen auf BSE Sensex etc. Index-Optionen wurden zuerst von Chicago Board of Options Exchange im Jahr 1983 auf seinem Index SampP 100 eingeführt. Im Gegensatz zu Optionen auf einzelne Aktien, Index-Optionen geben einem Anleger das Recht zu kaufen oder zu verkaufen Wert eines Index, der Gruppe von Aktien repräsentiert. Die Verwendung von Indexoptions-Indexoptionen ermöglicht es den Anlegern, sich an einem breiten Markt mit einer Handelsentscheidung und häufig mit einer Transaktion zu beteiligen. Um das gleiche Maß an Diversifikation durch einzelne Aktien oder einzelne Aktienoptionen zu erreichen, wären zahlreiche Entscheidungen und Geschäfte notwendig. Da mit einem Handel ein breites Engagement erzielt werden kann, werden die Transaktionskosten auch durch die Verwendung von Indexoptionen reduziert. Als Prozentsatz des zugrunde liegenden Wertes sind die Prämien der Indexoptionen in der Regel niedriger als die der Aktienoptionen, da Aktienoptionen volatiler sind als der Index. Wer Index-Optionen verwenden möchte, greift Index-Optionen an, um ein breites Spektrum an Nutzern anzuregen, von konservativen Anlegern bis hin zu aggressiveren Börsenhändlern. Einzelne Anleger könnten auf Marktmeinungen (bullish, bearish oder neutral) aktivieren, indem sie auf ihre Ansichten des breiten Marktes oder eines ihrer zahlreichen Sektoren reagieren. Die anspruchsvolleren Marktprofis könnten die Vielfalt der Indexoptionskontrakte hervorragende Werkzeuge finden, um Marktentscheidungen zu optimieren und Assetmixe für Asset Allocation anzupassen. Zu einem Marktprofi kann das Management von Risiken, die mit großen Aktienpositionen verbunden sind, die Verwendung von Indexoptionen zur Reduzierung des Risikos oder zur Erhöhung des Marktrisikos bedeuten. Was sind Optionen auf einzelne Aktien Optionskontrakte, bei denen der zugrunde liegende Vermögenswert ein Aktienbestand ist, werden als Optionen auf Aktien bezeichnet. Sie sind meistens amerikanische Artwahlen, die bar ausgeglichen werden oder durch physische Anlieferung abgerechnet werden. Die Preise sind in der Regel in der Höhe der Prämie pro Aktie notiert, obwohl jeder Kontrakt unweigerlich für eine größere Anzahl von Aktien, z. B. 100. Wie wird die Einführung von Optionen in bestimmten Aktien einen Investor profitieren Optionen bieten dem Investor die Flexibilität, die man für unzählige Investitionssituationen braucht. Ein Investor kann Hedging-Position oder eine ganz spekulative, durch verschiedene Strategien, die seine Toleranz für Risiko widerspiegeln. Investoren von Aktienoptionen werden mehr Hebel als ihre Kollegen, die in den zugrunde liegenden Aktienmarkt selbst in Form von größeren Exposition durch die Zahlung eines kleinen Betrags als Prämie zu investieren. Investoren können auch Optionen in bestimmten Aktien verwenden, um ihre Haltepositionen im Basiswert (d. H. Lange im Bestand selbst) durch den Kauf eines Protective Put abzusichern. So versichern sie ihr Aktienportfolio durch Prämienzahlung. ESOPs (Mitarbeiteraktienoptionen) sind zu einem beliebten Kompensationsinstrument geworden, in dem immer mehr Unternehmen ihren Mitarbeitern das gleiche bieten. ESOPs unterliegen einer Sperrung in Perioden, die Kapitalgewinne in fallenden Märkten reduzieren könnten - Derivate können helfen, diesen Verlust zusammen mit Steuerersparnissen zu verhaften. Ein ESOPs Inhaber kann Put Option in der zugrundeliegenden Aktienverstärkungsausübung das gleiche kaufen, wenn der Markt unter dem Basispreis amp Schloss in seinen Verkaufspreisen sinkt, ob börsengehandelte Aktienoptionen von ihnen zugrunde liegenden Unternehmen ausgegeben werden. Die an der Börse gehandelten Aktienoptionen werden nicht von den ihnen zugrunde liegenden Unternehmen ausgegeben. Unternehmen haben kein Mitspracherecht bei der Auswahl des zugrunde liegenden Eigenkapitals für Optionen. Ob die Inhaber von Aktienoptionskontrakten alle Rechte haben, die die Eigentümer von Aktien besitzen. Inhaber von Aktienoptionskontrakten haben keinerlei Rechte, die Eigentümer von Aktienbeteiligungen haben - wie Stimmrechte und das Recht auf Erhalt von Bonus, Dividende etc. Um diese Rechte zu erhalten, muss ein Call Optionsinhaber seinen Vertrag ausüben und die Ausübung des Vertrages übernehmen Die zugrunde liegenden Aktien. Was sind Leaps (Long Term Equity Anticipation Securities) Long Term Equity Anticipation Securities (Leaps) sind langfristige Put - und Call-Optionen auf Stammaktien oder ADRs. Diese langfristigen Optionen bieten dem Inhaber das Recht, im Falle eines Aufrufs eine bestimmte Anzahl von Aktienaktien zu einem vorher festgelegten Preis bis zum Ablaufdatum der Option zu erwerben oder im Falle einer Put-Option zu verkaufen Kann drei Jahre in der Zukunft sein. Was sind exotische Optionen Derivate mit komplizierteren Auszahlungen als die üblichen europäischen oder amerikanischen Anrufe und Puts werden als Exotic Options bezeichnet. Einige Beispiele exotischer Optionen sind wie unter: Barrier-Optionen: Die Auszahlung hängt davon ab, ob der Kurs der Basiswerte während eines bestimmten Zeitraums ein bestimmtes Niveau erreicht. CAPS, die auf CBOE gehandelt werden (gehandelt auf dem SampP 100 amp SampP 500), sind Beispiele für Barrier-Optionen, bei denen die Auszahlung so begrenzt ist, dass sie nicht mehr als 30 überschreiten kann. Eine Call CAP wird automatisch an einem Tag ausgeübt, an dem der Index mehr als 30 Punkte überschreitet Der Ausübungspreis. Eine Put-CAP wird automatisch an einem Tag ausgeübt, an dem der Index mehr als 30 unter dem Cap-Level liegt. Binäre Optionen: sind Optionen mit diskontinuierlichen Auszahlungen. Ein einfaches Beispiel wäre eine Option, die sich auszahlt, wenn der Kurs einer Infosys Aktie über dem Basispreis von Rs liegt. 4000 amp zahlt sich nichts aus, wenn es unter dem Streik endet. Was sind Over-the-Counter-Optionen Over-The-Counter-Optionen sind die direkt zwischen Counter-Parteien behandelt und sind völlig flexibel und angepasst. Es gibt einige Standardisierung für die einfache Handhabung in den geschäftigsten Märkten, aber die genauen Details jeder Transaktion sind frei verhandelbar zwischen Käufer und Verkäufer. Wo kann ich mit Options - und Futures-Kontrakten handeln? Wie Aktien, Optionen und Futures-Kontrakte werden auch an jeder Börse gehandelt. In der Bombay Stock Exchange werden Aktien auf BSE On Line Trading (BOLT) - System gehandelt und Optionen und Futures werden auf Derivatives Trading und Settlement System (DTSS) gehandelt. Was ist der Basiswert für Optionen, die durch BSE eingeführt werden Der Basiswert für die Indexoptionen ist der BSE 30 Sensex, der als Referenzindikator für die indischen Kapitalmärkte bestimmt ist und 30 Scripts umfasst. Was sind die Vertragsspezifikationen von Sensex Optionen BSEs erste Indexoptionen basieren auf BSE 30 Sensex. Die Sensex-Optionen wären europäischer Optionenoption, d. H. Die Optionen würden nur am Tag des Verfalls ausgeübt. Sie werden Premium-Stil, d. H. Der Käufer der Option zahlt Prämie an die Optionen Schriftsteller in bar zum Zeitpunkt des Abschlusses des Vertrages. Der Prämien - und Optionsrechnungswert (Differenz zwischen Strike und Spot-Kurs zum Zeitpunkt des Verfalls) wird in Sensex-Punkten notiert. Der Kontraktmultiplikator für Sensex-Optionen ist INR 50, was bedeutet, dass der Geldwert des Prämien - und Abrechnungswertes berechnet wird Wobei die Sensex-Punkte mit 50 multipliziert werden Wenn Premium zitiert für eine Sensex-Optionen ist 50 Sensex Punkte, wäre seine monetäre Wert Rs. 2500 (5050). Es gibt mindestens 5 Streiks (2 im Geld, 1 in der Nähe des Geldes, 2 aus dem Geld), zu jeder Zeit verfügbar. Der Verfalltag für Sensex-Option ist der letzte Donnerstag des Vertragsmonats. Wenn es sich um einen Feiertag handelt, ist der unmittelbar vorausgehende Geschäftstag der Verfalltag. Es gibt drei Vertragsmonatsreihen (nahe, mittleres und weites), die zu jedem möglichem Zeitpunkt für Handel vorhanden sind. Der Abrechnungswert ist der Schlusswert des Sensex am Verfalltag. Die Tickgröße für Sensex-Option beträgt 0,1 Sensex-Punkte (INR 5). Dies bedeutet, dass die minimale Kursschwankung des Wertes der Optionsprämie 0,1 sein kann. In Rupie-Begriffen bedeutet dies eine Mindestpreisschwankung von Rs 5. (Tick Size Multiplikator 0,1 50). Was ist SPAN Spezifische Portfolioanalyse von Risiko (SPAN) ist ein weltweit anerkanntes Risikomanagementsystem, das von Chicago Mercantile Exchange (CME) entwickelt wurde. Es handelt sich um ein Portfolio-basiertes Margin-Berechnungssystem, das von allen wichtigen Derivate-Börsen übernommen wird. Ziel von SPAN SPAN identifiziert das Gesamtrisiko in einem kompletten Portfolio von Futures und Optionen unter gleichzeitiger Erkennung der einzigartigen Engagements, die sowohl mit den intermonatlichen als auch mit den inter-Commodity-Risiken verbunden sind. Sie bestimmt den größten Verlust, den ein Portfolio in dem von der Börse festgelegten Zeitraum erleiden kann, d. H. Tag (oder) zwei. BSE hat SPAN von CME für die Berechnung der Margin-Anforderungen auf der Exchange-Ebene lizenziert. Gleichzeitig können Mitglieder auch die Margin-Anforderungen ihrer Kunden mithilfe von PC SPAN berechnen. Was ist PC-SPAN PC-SPAN ist ein einfach zu bedienendes Programm für PCs, das SPAN-Margin-Anforderungen an die Mitglieder Ende berechnet. Funktionsweise von PC SPAN: An jedem Werktag generiert die Vermittlungsstelle eine Risikoparameterdatei (von der Vermittlungsstelle vorgegebene Parameter), die vom Mitglied heruntergeladen werden kann. Die Positionsdatei bestehend aus Mitgliedernutzungen (Eigenkunden) und der Risikoparameterdatei muss in die PC-SPAN zur Berechnung der für die ausgeführten Geschäfte zu zahlenden Margen eingegeben werden. Was wird das neue Margining-System im Falle von Optionen und Futures sein, wird ein Portfolio-basiertes Margining-Modell (SPAN) angenommen, das eine integrierte Sicht auf das mit dem Portfolio verbundene Risiko jedes einzelnen Mandanten, Derivate-Kontrakte auf dem Derivat-Segment gehandelt. Die Anfangsspanne basiert auf dem Verlust des Portfolios eines Kunden im schlimmsten Fall, der 99 Prozent des VaR über einen Zeitraum von zwei Tagen abdeckt. Die Anfangsmargin wird auf Mandantenebene verrechnet und ist auf der Basis der TradingClearing-Mitgliedsebene brutto. Das Portfolio wird täglich auf den Markt gebracht. Wie erfolgt die Zuteilung von Optionen bei Ausübung einer Option durch einen Optionsinhaber, wird die Handelssoftware die Optionsoption zufällig auf Basis eines bestimmten Algorithmus dem Optionsschreiber zuweisen. Was muss ein Anleger tun, um Optionen zu handeln? Ein Anleger muss sich bei einem Broker anmelden, der Mitglied des Segments BSE-Derivate ist. Wenn er eine Option kaufen will, kann er die Bestellung für den Kauf einer Sensex Call oder Put-Option mit dem Broker. Die Prämie muss vorab in bar bezahlt werden. Er kann entweder den Vertrag bis zum Ablauf halten oder seine Position durch Eingehen in einen Reverse Trade festlegen. Wenn er seine Position ausschließt, erhält er Prämie in bar am nächsten Tag. Wenn der Anleger die Position bis zum Verfalltag hält und beschließt, den Vertrag auszuüben, erhält er die Differenz zwischen dem Option-Abrechnungspreis und dem Ausübungspreis in bar. Wenn er seine Option nicht ausübt, erlischt er wertlos. Wenn ein Investor schreiben will, eine Option zu verkaufen, wird er eine Bestellung für den Verkauf von Sensex Call Put-Option platzieren. Anfängliche Marge, die auf seiner Position basiert, muss vorne bezahlt werden (bereinigt um die bei seinem Makler hinterlegten Sicherheiten) und erhält die Prämie in bar am nächsten Tag. Jeden Tag wird seine Position auf dem Markt markiert werden und Varianz Marge müssen bezahlt werden. Er kann seine Position durch einen Kauf der Option schließen, indem er erforderliche Prämie bezahlt. Die anfängliche Marge, die er an der ersten Stelle gezahlt hat, wird zurückerstattet. If he waits till expiry, and the option is exercised, he will have to pay the difference in the Strike price and the options settlement price, in cash. If the option is not exercised, the investor will not have to pay anything. What steps will be taken by the exchange to create awareness about options amongst masses The exchange is conducting free of cost futures and options awareness programs for member brokers and their clients. This will be conducted across the country to reach investors at large. Die Benutzung dieser Website sowie die von uns angebotenen amp-Dienste weisen auf die Annahme unseres Haftungsausschlusses hin. Disclaimer: Futures, Option Amp Aktienhandel ist eine hohe Risikoaktivität. Jede Aktion, die Sie wählen, um in den Märkten nehmen ist völlig Ihre eigene Verantwortung. TradersEdgeIndia haftet nicht für direkte, indirekte, Folgeschäden oder zufällige Schäden oder Verluste, die sich aus der Nutzung dieser Informationen ergeben. 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Auch ich bin nicht ein sehr fortgeschrittener Händler in Forex Ich traf es Teilzeit und sehen konsequenten Erfolg nach lange Zeit des Kampfes. Also meine Meinung ist: es gibt kein System im Devisenhandel funktioniert. Klingt umstritten Die einzige Sache, die sie bearbeiten kann, sind Sie. Wenn Sie nicht wachsen Ihr Konto konsequent, dann müssen Sie an sich selbst arbeiten, um Handelssysteme Arbeit für sich selbst zu machen. Meiner Meinung nach Erfolg in Forex extrem hängt von meinem Glaubenssystem über Geld, Erfolg und mein Leben im Allgemeinen. Während meiner Reise als Trader habe ich entdeckt, dass es mein Glaubenssystem hat mich konsequent scheitern am Anfang dann Jo-Jo-Typ von Trader zu werden. Als ich mein Konto aufgebaut habe, dann denke ich, dass alles fertig ist. Das Schlüsselwort für den Erfolg im Handel für mich ist Konsistenz. Selbst wenn Sie durchschnittlich 5 Pips pro Tag sind, bauen Sie Ihr Konto auf lange Sicht. Aber wenn Sie 200 Punkte 1 Tag machen und lose 2001 pip an einem anderen Tag dann mit dieser Art von Handel Sie sind dazu verdammt, sie früher oder später Rechenschaft zu blasen. Sie. Spotting ein Forex Scam Der Spot Forex Markt soll auf über 1 Billionen pro Tag Handel. Kombinieren Sie das mit Devisenoptionen und Futures-Kontrakten. Und die Beträge könnten buchstäblich ein paar Billionen an einem bestimmten Tag gehandelt werden. Historisch gesprochen In seinem Bericht von 2009 schätzte der Devisenausschuss bei der Bank of International Settlements die Gesamtzahl der forexbezogenen Transaktionen auf 3,2 Billionen. Mit dieser Art von Geld schwimmenden um einen unregulierten Spotmarkt, der über den Ladentisch ohne Rechenschaftspflicht handelt, können Forex-Betrügereien nur mit der Verlockung des Verdiensts in begrenzter Zeit zu erhöhen. Viele der alten populären Scams haben wegen ernsthafter Durchsetzungsaktionen durch die Commodity Futures Trading Commission (CFTC) und die 1982 Bildung der Selbstregulierungsbehörde National Futures Association aufgehört. Allerdings sind viele Betrügereien noch vorhanden, und neue entstehen weiter Der alte Forex-Betrug wurde auf der Grundlage von Computer-Manipulation von Bidask-Spreads gegründet. Der Punkt, der zwischen dem Gebot und der Frage verbreitet wird, reflektiert grundsätzlich die Provision einer über einen Makler verarbeiteten Transaktion. Diese Spreads unterscheiden sich typischerweise zwischen Währungspaaren. Der Betrug tritt auf, wenn diese Punkt breitet sich weit unter den Brokern. Broker bieten oft nicht die normale Zwei-bis Dreipunkt-Spreizung in der EUR-USD, zum Beispiel, aber Spreads von sieben Pips oder mehr. Faktor vier oder mehr Pips auf jeder 1 Million Handel, und alle mögliche Gewinne, die aus einer guten Investition heraus gegessen werden durch Provisionen. Dieser Betrug hat sich in den letzten 10 Jahren, aber vorsichtig von den Offshore-Einzelhandel Makler, die nicht durch die CFTC, NFA oder ihre Herkunftsland geregelt sind beruhigt. Diese Tendenzen bestehen noch und seine ganz leicht für Unternehmen zu packen und verschwinden mit dem Geld, wenn sie mit Aktionen konfrontiert. Viele sahen eine Gefängniszelle für diese Computermanipulationen. Aber die Mehrheit Verletzer haben historisch waren in den Vereinigten Staaten-Unternehmen, nicht die Offshore-Unternehmen. SEHEN: 5 Tipps für die Auswahl eines Forex Broker Signalisierung der Scam Ein beliebter moderner Betrug ist der Signal-Verkäufer. Signal-Verkäufer sind Menschen, die ein Einzelhandelsunternehmen, pooled Asset Manager, Managed Account-Unternehmen oder Einzelhändler, die auf der Grundlage professioneller Empfehlungen, die jedermann wohlhabend machen verspricht verspricht. Sie tout ihre langjährige Erfahrung und Handel Fähigkeiten mit Unterstützung von Menschen, die praktisch vor Gericht aussagen wird, wie groß ein Händler und Freund der Person ist, und die große Reichtum, der diese Person für sie erworben hat. Alle ahnungslose Trader hat zu tun ist Hand über X Betrag von Dollar für das Privileg der Handel Empfehlungen. Viele dieser Leute sammeln einfach Geld von einer bestimmten Menge von Händlern und verschwinden. Einige empfehlen einen guten Handel ab und zu, um das Signalgeld zu verewigen. Während dieser neue Betrug wird langsam ein breiteres Problem, sind viele Signalgeber ehrlich und führen Handel Funktionen wie beabsichtigt. Scamming im heutigen Markt Ein anhaltender Betrug, alt und neu, präsentiert sich in einigen Arten von forex-entwickelten Handelssystemen. Diese Menschen tout ihre Systeme Fähigkeit, automatische Trades, die, auch während Sie schlafen, verdienen riesigen Reichtum zu generieren. Heute ist die neue Terminologie Roboter, aufgrund der Fähigkeit, automatisch zu arbeiten. In beiden Fällen wurden viele dieser Systeme nicht von einer unabhängigen Quelle zur formellen Überprüfung eingereicht und getestet. Prüfungsfaktoren müssen die Prüfung von Handelssystemen und Optimierungscodes umfassen. Wenn die Parameter und Optimierungscodes ungültig sind, erzeugt das System zufällige Kauf - und Verkaufssignale. Das wird ahnungslose Händler dazu veranlassen, nichts weiter zu spielen als zu spielen. Obwohl getestete Systeme auf dem Markt vorhanden sind, sollten potenzielle Devisenhändler das System erforschen, das sie in ihre Handelsstrategie umsetzen möchten. Andere Faktoren zu berücksichtigen Traditionell sind viele Handelssysteme ziemlich teuer gewesen. Noch vor wenigen Jahren waren 5000 nicht viel für ein System zu zahlen. Dies kann als ein Betrug an sich betrachtet werden. Kein Händler sollte mehr als ein paar hundert Dollar für ein ordnungsgemäßes System bezahlen. Seien Sie besonders vorsichtig von Systemverkäufern, die Programme zu exorbitanten Preisen anbieten, die durch die Garantie phänomenaler Ergebnisse gerechtfertigt sind. Obwohl viele Betrüger Systeme verkaufen, gibt es viele Verkäufer, die anständig und legitim sind und Systeme, die ordnungsgemäß getestet wurden, um möglicherweise erhebliche Einnahmen zu verdienen. SEE: Ist Ihr Forex Broker Ein Betrug Ein weiteres anhaltendes Problem ist die Vermischung von Geldern. Ohne Aufzeichnung von getrennten Konten. Können Einzelpersonen nicht die genaue Leistung ihrer Investitionen verfolgen. Infolgedessen können viele Grundregeln der Kleinfirmen exorbitante Gehälter zahlen, Häuser kaufen, Autos und Flugzeuge oder gerade mit einem Kundengeld verschwinden. Die Verlockung für einige ist zu groß, um die richtigen Rollen und Pflichten zu erfüllen. Abschnitt 4D des Commodity Futures Modernization Act von 2000 befasste sich mit der Frage der Segregation. Dieses Gesetz führte starke Regulierung auf getrennte Brokerage-Konten. So dass Kunden aus solchen Anlagestrategien entscheiden. Was in anderen Ländern der Fall ist, ist ein separates Thema. Warnzeichen Andere Betrügereien und Warnzeichen existieren, wenn Broker nicht den Abzug von Geldern von Investorenkonten zulassen oder wenn Probleme innerhalb der Handelsstation existieren. Können Sie geben oder beenden Sie einen Handel bei einer wirtschaftlichen Ankündigung, die nicht im Einklang mit den Erwartungen ist Wenn Sie nicht Geld zurückziehen können, sollten Warnzeichen blinken. Wenn die Handelsstation nicht auf Ihre Liquiditätserwartungen reagiert, sollten Warnzeichen wieder blinken. Ein wichtiger Faktor, immer bei der Auswahl eines Brokers oder eines Handelssystems, um Ihre persönlichen Ziele zu erfüllen, ist skeptisch gegenüber Versprechungen oder Werbematerial, das ein hohes Maß an Leistung garantiert. Von den 193 Fällen mit der NFA im Jahr 2008 für Regeln und Gesetze Verstöße eingereicht, 166 wurden innerhalb von neun Monaten bezahlt, aber nur 23 erhalten Geld verloren. Daher, ähnlich den Umständen, die sich in einem Ponzi-Schema. Auch wenn diejenigen, die absichtlich in Forex-Betrügereien engagieren vor Gericht gestellt werden, ist die Rückzahlung von Investoren nicht garantiert. SEHEN SIE: 10 Forex Misconceptions The Bottom Line Um Ihre Broker zu untersuchen, wurde das Background Affiliation Status Information Center System eingeführt. Viele dieser Veränderungen haben die Gauner, die unerwünschten und die alten Betrügereien vertrieben und das System für die vielen guten Firmen legitimiert. Allerdings immer vorsichtig sein, der neue Forex-Betrügereien, da die Versuchung und Verführer von riesigen Gewinnen immer neue und anspruchsvollere Typen auf diesen Markt bringen wird.