الانحدار إلى ل - متوسط - فوركس بروز

لماذا الأسهم والذهب على وشك أن عكس مسار هناك 8217s سبب التجار التجاريين الانحدار إلى متوسط ​​التجار. في هذا العمل هو الشيء الوحيد الذي يمكنك البنك على الاطلاق. مثل الموت والضرائب، فإنه لا يفشل أبدا. وتعود جميع الأسواق في نهاية المطاف إلى المتوسط. نتيجة طبيعية لهذه القاعدة هي أن زيادة الأصول تزداد فوق أو أقل من المتوسط ​​أكثر عنفا الانحدار هو، وأكثر من ذلك سوف تتحرك الماضي المتوسط ​​خلال سناباك. يمكنك أن ترى هذا بوضوح في الرسم البياني أدناه. لاحظ أنه خلال سوق الثور من 2002 -2007 لم يمتد سامب أبدا بكثير فوق المتوسط ​​المتحرك ل 200 يوم (كذلك حتى مرحلة النشوة النهائية في عام 2007). ونتيجة لذلك، توقف كل تصحيح متوسط ​​عند أو أقل قليلا من المتوسط ​​المتحرك ل 200 يوم. وقد تغير هذا عندما بدأ سوق الثور الدوري الجديد في عام 2009. وتغير ذلك لأن الأسواق لم يسمح لها بالتداول بشكل طبيعي. وقد تم تشويهها بجرعات ضخمة من التيسير الكمي. وقد أدى ذلك إلى ارتفاع الأسواق أكثر بكثير من المتوسط ​​المتحرك ل 200 يوم مما كان سيحدث عادة. وكانت العواقب بالطبع أنه عندما تصادف التصحيحات أنها تتراجع بعنف وانتقلت أكثر بكثير من دما 200 مما كان سيحدث بشكل طبيعي. هذا السوق الثور هو أكثر تقلبا بكثير من سابقتها لأن السوق يقودها التحرر من العملة بدلا من التوسع الاقتصادي الحقيقي. الآن نحن في وضع حيث سوق الأوراق المالية قد امتدت بشكل مثير للسخرية بكثير فوق المتوسط ​​من قبل ك 3 أمبير 4. ثق بي برنانكي لم تلغ قوى الانحدار إلى المتوسط. كل ما فعله هو ضمان أن الانحدار سيكون عدة مضاعفات أكثر عنفا مما كان ينبغي أن يكون. عندما هذا البيت من بطاقات إسقاط أكثر، وأعتقد أن هناك فرصة جيدة جدا it8217s ستكون أكثر شدة مما حدث في عام 2011. لاحظ أيضا الأسهم الحمراء بمناسبة الثور الدوري الرئيسي وتحمل نقاط تحول السوق. لاحظ بنك الاحتياطي الفيدرالي مشوه السوق الثور دوري الماضي أعلى بكثير وأطول في المدة مما كان ينبغي أن يحدث بشكل طبيعي (تحول دورة لمدة 4 سنوات في دورة 6 12 سنة). ونتيجة لذلك، استجابت قوى الانحدار بإطلاق ثاني أسوأ أسواق الدب في التاريخ. سوق الثور الدوري الحالي، على الرغم من عدم امتدت طويلة في الوقت المناسب، هو امتدت للغاية في حجم وبالتالي فإن سوق الدب الناتجة سيكون من المؤكد تقريبا عنيفة للغاية ومطولة. متوسط ​​قاعدة الانحدار: دون أن تفشل السيولة في نهاية المطاف تجد طريقها إلى الأصول بأقل من قيمتها. ومن النتائج الملائمة لهذه القاعدة أن السيولة سوف تجد في نهاية المطاف طريقها للخروج من الأصول الزائدة في قيمتها. وما لم يجد برنانكي طريقة لكسر قانون الانحدار الطبيعي إلى المتوسط ​​(عندئذ)، سنرى في مرحلة ما سيولة السيولة من سوق الأسهم المبالغ فيه. عندما تفعل ذهابها للبحث عن الأصول بأقل من قيمتها على الأرض على. ولا يوجد في رأيي أي شيء أقل من قيمة السلع الأساسية عموما والمعادن الثمينة بوجه خاص. الانحدار لمتوسط ​​لا ينطبق فقط على الأصول امتدت إلى الاتجاه الصعودي. كما أنها تعمل على رفع أصول الاكتئاب للغاية، وتنطبق نفس القواعد. وكلما ازدادت األصول دون المتوسط، كلما كان االنحدار عادة ما يكون مرة واحدة في عوادم البيع. وبالنظر إلى أن الذهب يمتد الآن نحو أقل من المتوسط ​​المتحرك ل 200 يوم كما كان عليه في عام 2008، فإن الارتفاع، عندما يصل، يجب أن يكون كل شيء قويا إن لم يكن أكثر مما رأيناه في عام 2009. في رأيي لدينا الآن الإعداد لدفع إما موجة C أخرى كبيرة أو أكبر من واحد من أسفل عام 2008، أو هذا هو مجموعة لدفع عجلة فقاعة من السوق الثور. الانحدار إلى متوسط ​​خطر الانحدار، المعروف أيضا باسم الانحدار قطعة أثرية أو الانحدار إلى المتوسط ​​هو ظاهرة إحصائية التي تحدث كلما كان لديك عينة غير عشوائية من السكان واثنين من التدابير التي ترتبط بشكل غير كامل. ويبين الشكل الانحدار للظاهرة المتوسطة. ويظهر الجزء العلوي من الشكل التوزيع القبلي للسكان. وعادة ما توزع نتائج الاختبار الأولي، فإن توزيع الترددات يشبه منحنى على شكل جرس. نفترض أن عينة لدراستك تم اختيارها حصرا من الهدافين قبل الاختبار المنخفض. يمكنك أن ترى في الجزء العلوي من الشكل حيث يعني متوسطها القبلي هو - بوضوح، هو أقل بكثير من المتوسط ​​السكاني. ما الذي يمكن أن نتوقع أن بعد الاختبار لتبدو مثل الأولى، دعونا نفترض أن البرنامج أو العلاج لا يعمل على الإطلاق (حالة فارغة). سيكون لدينا افتراض ساذجة أن عينة لدينا سوف يسجل تماما كما سيئة على بوستتست كما فعلوا على الاختبار القبلي. لكنهم لا يظهر الجزء السفلي من الشكل حيث عينات بوستستست يعني سيكون دون الانحدار وحيث هو في الواقع. في الواقع، فإن عينات بوستتست يعني الجرح أقرب إلى ما بعد الاختبار السكاني يعني من متوسطها القبلي كان لمتوسط ​​الاختبار القبلي. وبعبارة أخرى، يبدو أن متوسط ​​العينات يتراجع نحو متوسط ​​السكان من الاختبار القبلي إلى الاختبار البعدي. لماذا يحدث ذلك دعونا نبدأ مع شرح بسيط والعمل من هناك. لمعرفة لماذا يحدث الانحدار إلى المتوسط، والنظر في حالة ملموسة. في دراستك قمت بتحديد أقل 10 من السكان على أساس درجاتهم قبل الاختبار. ما هي احتمالات أن المجموعة الدقيقة سوف تشكل مرة أخرى أقل عشرة في المئة على الأرجح على ما بعد الاختبار. ومعظمهم من المحتمل أن يكون في أدنى عشرة في المئة على ما بعد الاختبار، ولكن إذا حتى مجرد عدد قليل من لا، ثم مجموعاتهم يعني يجب أن تكون أقرب إلى السكان بعد الاختبار من كان إلى الاختبار القبلي. نفس الشيء صحيح على الطرف الآخر. إذا اخترت كعينتك أعلى عشرة في المئة من الهدافين القبليين السابقين، فإنها من المرجح أن تكون أعلى عشرة في المئة على ما بعد الاختبار (على الرغم من أن معظمهم قد يكون في العشرة الأوائل في المئة). إذا كان حتى مجرد بضع نقاط أقل من العشرة الأوائل في المئة على بعد الاختبار مجموعتهم بعد الاختبار يعني أن يكون أقرب إلى مجتمع ما بعد الاختبار يعني أكثر من المتوسط ​​قبل الاختبار. وهنا بعض الأشياء التي تحتاج إلى معرفته حول الانحدار إلى ظاهرة المتوسط: الانحدار نحو المتوسط ​​يحدث لسببين. أولا، أن النتائج لأنك عينات غير متماثلة من السكان. إذا كنت عينة عشوائيا من السكان، سوف نلاحظ (رهنا خطأ عشوائي) أن السكان وعينتك لديهم نفس متوسط ​​الاختبار القبلي. لأن العينة هي بالفعل في السكان يعني في الاختبار القبلي، فمن المستحيل بالنسبة لهم للتراجع نحو متوسط ​​السكان أي أكثر لا يمكنك معرفة الطريقة التي يسجل الأفراد تتحرك على أساس الانحدار إلى ظاهرة المتوسط. على الرغم من أن متوسط ​​المجموعات سيتحرك نحو السكان، من المرجح أن يتحرك بعض الأفراد في المجموعة في الاتجاه الآخر. هيريس خطأ بحثي مشترك. يمكنك تشغيل برنامج ولا تجد أي تأثير المجموعة الشاملة. لذلك، عليك أن تقرر أن ننظر إلى أولئك الذين فعلوا أفضل على بوستتست (قصص النجاح الخاص بك) ونرى كم أنها اكتسبت على الاختبار القبلي. كنت اختيار مجموعة عالية للغاية على بوستتست. أنها لن يرجح أن تكون أفضل على الاختبار القبلي كذلك (على الرغم من أن العديد منهم سيكون). لذلك، يجب أن يكون متوسطهم القبلي أقرب إلى متوسط ​​السكان من واحد بعد الاختبار. كنت تصف هذه المكاسب لطيفة وتكاد تكون على استعداد لكتابة النتائج الخاصة بك عندما يقترح شخص ما للنظر في حالات الفشل الخاص بك، والناس الذين يسجلون أسوأ على ما بعد الاختبار الخاص بك. عند التحقق من كيف كانوا يفعلون على الاختبار القبلي تجد أنها فيرت أسوأ الهدافين هناك. إذا كانوا أسوأ الهدافين في كل مرة، كنت قد قال ببساطة أن البرنامج لم يكن لها أي تأثير عليها. ولكن الآن يبدو أسوأ من ذلك - يبدو أن برنامجك جعلها في الواقع أسوأ بالنسبة للسكان ما سوف تفعل كيف سوف تحصل من أي وقت مضى الحصول على منحة الخاص بك أو نشرت ورقة الخاص بك أو السماء تساعدك، وكيف سوف تحصل على أي وقت مضى ما عليك أن تدرك، هو أن نمط النتائج التي وصفتها للتو سيحدث في أي وقت كنت قياس اثنين من التدابير وسوف يحدث إلى الأمام في الوقت المناسب (أي من الاختبار القبلي إلى ما بعد الاختبار). وسوف يحدث ذلك إلى الوراء في الوقت المناسب (أي من الاختبار البعدي إلى الاختبار القبلي) وسوف يحدث عبر التدابير التي تم جمعها في نفس الوقت (على سبيل المثال الطول والوزن) وسوف يحدث حتى لو كنت لا تعطي البرنامج أو العلاج. ولا علاقة له بالاتجاهات الشاملة. لاحظ في الشكل أعلاه أن أنا لم يكلف نفسه عناء وضع العلامات على المحور س في إما التوزيع قبل الاختبار أو بعد الاختبار. ويمكن أن يكون كل فرد من السكان يكسب 20 نقطة (في المتوسط) بين الاختبار القبلي والاختبار البعدي. ولكن الانحدار إلى المتوسط ​​لا يزال يعمل، حتى في هذه الحالة. أي أن الهدافين المنخفضين سيحصلون، في المتوسط، على مكاسب تزيد عن 20 نقطة (وبالتالي سيكون متوسطهم أقرب إلى السكان). إذا كانت عينتك تتكون من الهدافين دون السكان، فإن الانحدار إلى المتوسط ​​سيجعلها تبدو أنها تتحرك صعودا على المقياس الآخر. ولكن إذا كانت عينة الخاص بك من الهدافين عالية، فإن متوسطها سوف تتحرك لأسفل بالنسبة للسكان. (لاحظ أنه حتى لو زاد متوسطها، فإنها يمكن أن تفقد الأرض إلى السكان، لذلك إذا كانت عينة عالية الاختبار المسبق مكاسب خمس نقاط على الاختبار البعدي في حين أن العينة الإجمالية مكاسب 15، ونحن نشك الانحدار إلى المتوسط ​​باعتباره تفسير بديل لبرنامجنا لهذا التغيير المنخفض نسبيا). وكلما كانت مجموعة العينة أكثر تطرفا كلما زاد الانحدار إلى المتوسط. إذا كانت عينتك تختلف عن عدد السكان فقط قليلا على القياس الأول، لن يكون هناك الكثير من الانحدار إلى الوسط لأنه لا يوجد مجال كبير لهم للتراجع - هم بالفعل بالقرب من المتوسط ​​السكاني. لذلك، إذا كان لديك عينة، حتى واحد غير عشوائي، وهذا هو عينة فرعية جيدة من السكان، والانحدار إلى المتوسط ​​سيكون غير مهم (على الرغم من أنه سيكون موجودا). ولكن إذا كانت عينتك متطرفة جدا بالنسبة إلى السكان (على سبيل المثال، أدنى أو أعلى س)، فإن متوسطها هو أكثر من السكان، ولديها مجال أكبر للتراجع. وكلما كان المتغيران أقل ارتباطا، كلما زاد الانحدار إلى المتوسط. العامل الرئيسي الآخر الذي يؤثر على مقدار الانحدار إلى المتوسط ​​هو الارتباط بين المتغيرين. إذا كان المتغيران مرتبطان تماما - أعلى هداف على واحد هو الأعلى على الآخر، التالي الأعلى على واحد هو الأعلى التالي من جهة أخرى، وهلم جرا - لن يكون هناك انحدار إلى المتوسط. ولكن من غير المرجح أن يحدث ذلك في الممارسة العملية. ونحن نعلم من نظرية القياس أنه لا يوجد شيء مثل القياس المثالي - ويفترض كل القياس (تحت نموذج النتيجة الحقيقية) أن يكون بعض الخطأ العشوائي في القياس. هو فقط عندما يكون التدبير لا يوجد خطأ عشوائي - هو موثوق بها تماما - أننا يمكن أن نتوقع أنها سوف تكون قادرة على ربط تماما. وبما أن ذلك لا يحدث في العالم الحقيقي، علينا أن نفترض أن التدابير لها درجة معينة من عدم الموثوقية، وأن العلاقات بين التدابير لن تكون مثالية، وأنه يبدو أن هناك انحدار إلى المتوسط ​​بين هذين التدبيرين، نظرا غير متناظرة مجموعات فرعية. الصيغة لنسبة الانحدار إلى المتوسط ​​يمكنك تقدير نسبة الانحدار إلى المتوسط ​​في أي حالة معينة. والصيغة هي: P rm النسبة المئوية من الانحدار إلى متوسط ​​r العلاقة بين القياسين النظر في الحالات الأربع التالية: إذا كان r 1، لا يوجد أي (0) الانحدار إلى المتوسط ​​إذا r .5، هناك 50 الانحدار إلى متوسط ​​إذا كان r 0.2، هناك 80 الانحدار إلى المتوسط ​​إذا r 0، هناك 100 الانحدار إلى المتوسط ​​في الحالة الأولى، المتغيرات اثنين ترتبط تماما وليس هناك انحدار إلى المتوسط. مع ارتباط من .5، مجموعة العينات تتحرك خمسين في المئة من المسافة من نقطة عدم الانحدار إلى متوسط ​​السكان. إذا كان الارتباط هو صغير .20، فإن العينة تراجعت 80 من المسافة. وإذا لم يكن هناك ارتباط بين التدابير، فإن العينة تتراجع في كل وسيلة العودة إلى السكان يعني تفكيرها يستحق ما تعنيه هذه الحالة الأخيرة. مع وجود علاقة صفر، معرفة درجة على مقياس واحد يعطيك على الإطلاق أي معلومات عن النتيجة المحتملة لهذا الشخص على مقياس آخر. في هذه الحالة، سيكون أفضل تخمين لكيفية أداء أي شخص في التدبير الثاني هو متوسط ​​هذا التدبير الثاني. تقدير وتصحيح الانحدار إلى المتوسط ​​نظرا لمعادلة النسبة المئوية لدينا، لأي حالة معينة يمكننا تقدير الانحدار إلى المتوسط. كل ما نحتاج إلى معرفته هو متوسط ​​العينة على المقياس الأول يعني متوسط ​​السكان على كلا المقياسين، والارتباط بين المقاييس. فكر في مثال بسيط. هنا، نفترض جيدا أن متوسط ​​عدد السكان قبل الاختبار هو 50 وأن نختار عينة التهديف منخفضة مسبقا التي لديها متوسط ​​30. وبادئ ذي بدء، دعونا نفترض أننا لا تعطي أي برنامج أو علاج (أي حالة فارغة) و أن السكان لا يتغيرون بمرور الوقت على السمة التي يجري قياسها (أي الحالة الثابتة). وبالنظر إلى ذلك، فإننا نتوقع أن متوسط ​​السكان سيكون 50 وأن العينة سوف تحصل على درجة ما بعد الاختبار من 30 إذا لم يكن هناك انحدار إلى المتوسط. الآن، افترض أن الارتباط هو .50 بين الاختبار القبلي والبعدي للسكان. وبالنظر إلى صيغتنا، فإننا نتوقع أن مجموعة العينات سوف تتراجع 50 من المسافة من نقطة عدم الانحدار إلى متوسط ​​السكان، أو 50 من الطريق من 30 إلى 50. في هذه الحالة، فإننا نلاحظ درجة من 40 ل مجموعة العينات، والتي من شأنها أن تشكل 10 نقطة تأثير شبه أو الانحدار قطعة أثرية. الآن، يتيح الاسترخاء بعض الافتراضات الأولية. على سبيل المثال، دعونا نفترض أن بين الاختبار القبلي والبعدي اكتسب السكان 15 نقطة في المتوسط ​​(وأن هذا الكسب كان موحدا عبر التوزيع بأكمله، أي أن تباين السكان يبقى على حاله خلال مناسبتي القياس). في هذه الحالة، من المتوقع أن تحصل العينة التي كان متوسطها القبلي 30 على متوسط ​​ما بعد الاختبار 45 (أي 3015) إذا لم يكن هناك انحدار للمتوسط ​​(أي r1). ولكن هنا، فإن الارتباط بين الاختبار القبلي والبعدي هو 5. لذلك نتوقع أن نرى الانحدار إلى المتوسط ​​الذي يغطي 50 من المسافة من متوسط ​​45 لمتوسط ​​ما بعد الاختبار السكاني 65. وهذا هو، فإننا نلاحظ متوسط ​​ما بعد الاختبار من 55 لعينة لدينا، مرة أخرى الزائفة-- تأثير 10 نقطة. الانحدار إلى المتوسط ​​هو واحد من أصعب التهديدات للصلاحية. انها خفية في آثاره، وحتى الباحثين ممتازة تفشل أحيانا للقبض على قطعة أثرية الانحدار المحتملة. قد ترغب في معرفة المزيد عن الانحدار إلى ظاهرة المتوسط. وأحد الطرق الجيدة للقيام بذلك هو محاكاة هذه الظاهرة. إذا كنت لم تكن مألوفة مع المحاكاة، يمكنك الحصول على مقدمة جيدة في كتاب المحاكاة. إذا كنت بالفعل فهم فكرة أساسية من المحاكاة، يمكنك القيام دليل (النرد المتداول) محاكاة التحف الانحدار أو محاكاة محوسبة من التحف الانحدار.