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6.2: Technisches Hauptwerkzeug

6.2: Technisches Hauptwerkzeug



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Endlicher (oder unendlicher) Kettenbruch (alpha=[a_0;a_1,a_2, ldots, a_n]) an der (k)-ten Stelle abschneiden (mit (kkonvergent von (alpha). Definiere die ganzen Zahlen (p_k) und (q_k) durch [label{d2} s_k = frac{p_k}{q_k}] geschrieben in der reduzierten Form mit (q_k>0).

Es findet das folgende rekursive Transformationsgesetz statt.

[MAIN] Für (k geq 2) [label{main} egin{array}{c} displaystyle p_k=a_kp_{k-1} + p_{k-2} displaystyle q_k= a_kq_{k-1} + q_{k-2}. end{array}]

Anmerkung. Dabei spielt es keine Rolle, ob es sich um endliche oder unendliche Kettenbrüche handelt: Die Konvergenten sind sowieso endlich. Wir verwenden das Induktionsargument auf (k). Für (k=2) ist die Aussage wahr.

Nehmen wir nun ([main]) für (2 leq k < l) an. Sei [alpha=[a_0;a_1,a_2,ldots a_l]=frac{p_l}{q_l}] ein beliebiger Kettenbruch der Länge (l+1). Wir bezeichnen mit (p_r/q_r) den (r)-ten Konvergenten (alpha). Betrachten Sie auch den Kettenbruch [eta = [a_1;a_2, ldots, a_l]] und bezeichnen Sie mit (p'_r/q'_r) seine (r)-te Konvergenz. Wir haben (alpha=a_0+1/eta), was übersetzt [label{l3} egin{array}{l} p_l=a_0p'_{l-1} + q'_{l- 1} q_l=p'_{l-1}. end{array}] Außerdem gilt nach der Induktionsannahme [label{l4} egin{array}{l} p'_{l-1}=a_lp'_{l-2} + p'_ {l-3} q'_{l-1}=a_lq'_{l-2} + q'_{l-3} end{array}] Kombinieren von ([l3]) und ([l4 ]) erhalten wir die Formeln [p_l=a_0(a_lp'_{l-2} + p'_{l-3}) + a_lq'_{l-2} + q'_{l-3} = a_l (a_0p'_{l-2} + q'_{l-2}) + (a_0p'_{l-3} + q'_{l-3}) = a_lp_{l-1} + p_{l -2}] und [q_l=a_lp'_{l-2} +p'_{l-3}=a_lq_{l-1}+ q_{l-2},] die den Induktionsschritt vervollständigen. Damit haben wir bewiesen, dass [s_k = frac{p_k}{q_k},] wobei (p_k) und (q_k) durch die rekursiven Formeln ([main]) definiert sind. Wir müssen noch prüfen, dass dies die durch ([d2]) definierten Größen sind, nämlich dass (q_k>0) und dass (q_k) und (p_k) teilerfremd sind. Die erstgenannte Behauptung folgt aus ([main]) da (a_k>0) für (k>0). Um die letztere Behauptung zu beweisen, multiplizieren Sie die Gleichungen ([main]) mit (q_{k-1}) bzw. (p_{k-1}) und subtrahieren sie. Wir erhalten [label{l5} p_kq_{k-1} - q_kp_{k-1} = -(p_{k-1}q_{k-2} - q_{k-1} p_{k-2} ).]

Damit ist der Beweis von Theorem [main] abgeschlossen. Als unmittelbare Folge von ([main]) finden wir, dass

[label{dif1} frac{p_{k-1}}{q_{k-1}} - frac{p_k}{q_k} = frac{(-1)^k}{q_kq_{k- 1}}]

und [frac{p_{k-2}}{q_{k-2}} - frac{p_k}{q_k} = frac{(-1)^ka_k}{q_kq_{k-2}}. ] Da alle Zahlen (q_k) und (a_k) positiv sind, implizieren die obigen Formeln Folgendes.

[propord] Die Teilfolge der Konvergenten (p_k/q_k) für gerade Indizes (k) wächst.
Die Teilfolge der Konvergenten (p_k/q_k) für ungerade Indizes (k) nimmt ab.
Jede Konvergenz mit ungeradem Index ist größer als jede Konvergenz mit geradem Index.

Anmerkung. Proposition [propord] impliziert, dass beide Teilfolgen von Konvergenten (die mit ungeraden Indizes und solche mit geraden Indizes) Grenzen haben. Dies ist ein Schritt, um aus einem unendlichen Kettenbruch einen Sinn zu machen: Dies sollte sein gemeinsames Grenze dieser beiden Teilfolgen. Es ist irgendwie technisch aufwendiger (wenn auch immer noch ziemlich elementar!), zu beweisen, dass diese beiden Grenzen zusammenfallen.

[inequ] Sei (alpha=[a_0;a_1,a_2,ldots, a_n]). Für (k

Nachweisen.

Eine andere Ungleichung, die die untere Schranke für den Abstand zwischen der Zahl (alpha) und der (k)-ten Konvergenz liefert, ist etwas komplizierter. Um dies zu beweisen, betrachten wir zunächst die folgende Methode zum Addieren von Brüchen, die Studenten manchmal bevorzugen.

Die Zahl [frac{a+c}{b+d}] heißt Mediant der beiden Brüche (a/b) und (c/d). (Die Größen (a,b,c) und (d) sind ganze Zahlen.)

[medi] Wenn [frac{a}{b} leq frac{c}{d}] dann [frac{a}{b} leq frac{a+c}{b+d } leq frac{c}{d}.]

Betrachten wir nun die Folge der Brüche [label{seq} frac{p_k}{q_k}, frac{p_k+p_{k+1}}{q_k+q_{k+1}}, frac{ p_k+2p_{k+1}}{q_k+2q_{k+1}}, ldots, frac{p_k+a_kp_{k+1}}{q_k+a_kq_{k+1}}=frac{p_ {k+2}}{q_{k+2}},] wobei die letzte Gleichheit aus ([main]) folgt.

Daraus folgt, dass die Folge ([seq]) steigend ist, wenn (k) gerade ist und fallend, wenn (k) ungerade ist. So liegt insbesondere der Bruch [label{l6}frac{p_k+p_{k+1}}{q_k+q_{k+1}}] zwischen den Größen (p_k/q_k) und (Alpha). Daher ist der Abstand zwischen (p_k/q_k) und dem Bruch ([l6]) kleiner als der Abstand zwischen (p_k/q_k) und (alpha): [leftvert alpha - frac{p_k}{q_k} ightvert geq frac{p_k+p_{k+1}}{q_k+q_{k+1}} = frac{1}{q_k(q_k + q_{k+ .) 1})}.] Die zweite (rechte) Ungleichung in Theorem [inequ] ist nun bewiesen. Damit ist der Beweis von Theorem [inequ] beendet.
Übungen

  1. Überprüfe die Behauptung von Satz [MAIN] für (k=2).
  2. Überprüfen Sie, dass für (k=2) [p_2q_1 - q_2p_1 = -1.] Hinweis. Führen Sie formal (p_{-1}=1) und (q_{-1}=0) ein, prüfen Sie, dass dann die Formeln [main] auch für (k=1) wahr sind.
  3. Kombinieren Sie die vorherigen Übungen mit ([l5]), um [q_kp_{k-1}-p_kq_{k-1} = (-1)^k] für (kgeq 1) zu erhalten. Leiten Sie daraus ab, dass (q_k) und (p_k) relativ prim sind.
  4. Beweise Proposition [propord]
  5. Kombiniere ([dif1]) mit Proposition [propord] um die Ungleichung [leftvert alpha - frac{p_k}{q_k} ightvert leq frac{1}{q_kq_{k+1} zu beweisen }.]
  6. Beweise Lemma [medi]
  7. Zeigen Sie mit ([main]), dass das Vorzeichen der Differenz zweier aufeinanderfolgender Brüche in ([seq]) nur von der Parität von (k) abhängt.

Laden Sie das Nokia OST Tool herunter, um die Nokia Firmware zu flashen (alle Versionen)

Das neueste Nokia OST Tool ist jetzt für Nokia-Telefone verfügbar, die auf Android Oreo und höheren Betriebssystemen laufen. Das Nokia OST-Tool ermöglicht es uns, die Stock-Firmware auf Nokia-Handys zu flashen. Es unterstützt die gesamte Firmware im nb0-Format und seine LA-Version unterstützt die .mfl-Datei, wenn sie richtig formatiert ist. Hier gelangen Sie zum Download des Nokia OST-Tools 6.2.8.

Nokia OST ist ein nützliches Dienstprogramm für alle Benutzer von Nokia-Telefonen. Es ist ein kleines Tool mit einer benutzerfreundlichen Oberfläche, um die Bedienung zu vereinfachen. Das Tool ist für die Windows-Plattform verfügbar und unterstützt sowohl 32-Bit- als auch 64-Bit-Betriebssysteme. Sie können das Tool verwenden, um Ihr gemauertes Nokia Telefon zu reparieren, ohne das Nokia Care Center aufzusuchen.


Blueprint-Serie: Lagerspiel messen und einstellen

Wenn wir uns für einen Vorgang entscheiden müssten, der den Prozess des Motorbaus verkörpert – wir können uns keinen besseren vorstellen als das Einstellen des Lagerspiels. Dies geht weit darüber hinaus, einen Satz neuer Lager in die Hauptsättel zu schlagen, die Hauptkappen festzuziehen und zu hoffen, dass sich die Kurbel dreht. Blueprinting-Freigabe bedeutet, eine Freigabe festzulegen, die Ihre Zielnummer ist, und die Komponenten zu bearbeiten, bis diese Zahl erreicht ist. Alles andere ist nur das Verschrauben eines Motors.

Wir werden hier nicht darauf eingehen, spezifische Freigabeziele festzulegen, da dies zuvor von EngineLabs abgedeckt wurde. Wir können Ihnen die bewährte Standardberatung anbieten – multiplizieren Sie den Kurbelzapfendurchmesser mit 0,001 Zoll. Als Beispiel mit einem Small-Block-Chevy-Hauptlager von 2.200 Zoll – dann wäre ein Ölspiel von 0,0022 Zoll ein guter Anfang.

Diese Diskussion konzentriert sich auf Haupt- und Stangenlager in milden, straßenbetriebenen Leistungsmotoren, die gelegentlich mit hohen Drehzahlen verwendet werden, z. B. am Bremsstreifen. Die erste erwähnenswerte Information ist vielleicht, dass dies das Gesamtspiel um den Umfang des Lagers ist. Bei einem 2.500-Zoll-Hauptlager mit einem vertikalen Spiel von 0,0025 Zoll ergibt dies also nur 0,00125 Zoll Spiel zwischen Kurbelzapfen und Hauptlager oben und unten. Unter maximaler Last wird das Öl in einen sehr kleinen Spielraum gequetscht, der mit fünf Stellen nach dem Komma nach dem Komma gemessen wird – vielleicht bis zu 0,00025 Zoll. Der Rest des Spiels befindet sich auf der unbelasteten Seite, der Oberseite des Hauptlagers oder der Unterseite eines Stangenlagers.

Um diese Arbeit richtig zu erledigen, benötigen Sie einige genaue Messwerkzeuge. Mindestens 2 bis 3 Zoll Innenmikrometer und eine Messuhr sind erforderlich. Stellen Sie sicher, dass die Mikrometer und Messuhren bis zu 0,0001 Zoll messen. Billigere Werkzeuge messen oft nur bis zu 0,001 Zoll. Dies ist um den Faktor 10 nicht genau genug. Außerdem benötigen Sie einen Drehmomentschlüssel und Stecknüsse.

Das große Lagerspiel auf der gegenüberliegenden Seite der Last wird für die Ölförderung zwischen Zapfen und Lager genutzt, weshalb eine ausreichende Lagerluft so wichtig ist. Es ist diese dynamische Belastung der Lager, die unterstreicht, warum die Liebe zum Detail so wichtig ist. Es gibt andere Überlegungen wie Lagerquetschung, Exzentrizität und Lagermaterialien, die eine genaue Prüfung erfordern, aber wir werden uns darauf konzentrieren, wie ein Heimwerker mit hochwertigen Messwerkzeugen und sorgfältiger Arbeit professionelle Ergebnisse erzielen kann.

Wir werden einige sehr wichtige Annahmen treffen, dass der Block und die Kurbelwelle entweder bearbeitet oder sorgfältig gemessen wurden, um sicherzustellen, dass sie gerade sind, mit minimaler Konizität, damit sich unsere Messungen mit einem glücklichen Motor beim Zusammenbau auszahlen.

Das Einstellen des gewünschten Lagerspiels beginnt mit der genauen Messung des Zapfendurchmessers. In diesem Fall messen wir einen Big-Block-Kurbelhauptzapfen. Der einzig genaue Weg ist die Verwendung eines Mikrometers, das bis zu 0,0001 Zoll misst.

Der erste Auftrag besteht darin, die Kurbelwelle zu messen. Wir brauchen eine hochwertige Bügelmessschraube, ein Notizbuch zum Aufzeichnen der Messwerte und eine übersichtliche, saubere Werkbank. Die Kurbel sollte sauber und montagebereit sein. Angenommen, wir arbeiten mit einem V8-Motor, ist es wichtig, die Hauptjournale an zwei Orten zu messen und beide aufzuzeichnen. Wenn Sie wirklich anspruchsvoll sind, ist es eine gute Idee, auch die Verjüngung im gesamten Journal zu messen.

Sobald ein Zapfendurchmesser festgelegt ist, gibt es zwei Möglichkeiten, Ihre Messuhr einzurichten, um den Innendurchmesser des Lagergehäuses zu messen.

Mit der Bügelmessschraube auf einem bestimmten Zapfendurchmesser verwenden Sie diese zum Nullen der Messuhr (links). Wir haben unser Mikrofon in einen Schraubstock gesteckt, um es festzuhalten, geschützt durch einen dicken Lappen. Das Einstellen der Zifferblattbohrung auf Null erfordert Detailgenauigkeit, um sicherzustellen, dass der Nullpunkt genau ist. Wenn Sie zu diesem Zeitpunkt einen Fehler induzieren, wird jede andere Messung fehlerhaft sein. Als nächstes messen Sie mit der Messuhr den Innendurchmesser der Gehäusebohrung, in diesem Fall des zweiten Hauptzapfens, der angezogen wurde (rechts). Für maximale Genauigkeit das Lagerspiel nur in der Vertikalen messen. Überprüfen Sie auch die Konizität der Stange. Wir hatten eine schlecht skalierte gebrauchte Rute mit einer Konizität von 0,0015 Zoll. Dies entsteht, wenn die Stäbe nicht auf dem Dorn geschaltet und nur von einer Seite gehont werden. Dies erzeugt eine Verjüngung oder eine Tülle im großen Ende der Stange. Überprüfen Sie daher bei umgebauten Stangen immer auf Verjüngung.


Ausrichtwerkzeug, Adapter für hintere Hauptdichtung, einzeln

Artikelnummer: AAF-ALL26127

Geschätztes USA-Versanddatum: 7/19/2021 Voraussichtliches internationales Versanddatum: Heute

Geschätztes USA-Versanddatum: 7/19/2021 Voraussichtliches internationales Versanddatum: Heute


Die Verteilung der Hauptversion von Tech Tool der Version 2.8 wurde an Händler und Kunden/Flotten mit gültigen Abonnements abgeschlossen.

Der Support für Tech Tool 2.6 ist beendet. Wir empfehlen allen Endbenutzern, die Version 2.6 verwenden, auf die neueste Version zu aktualisieren. Eine Neuinstallation mit einer neueren Version ist erforderlich. Bei Fragen wenden Sie sich bitte an den Helpdesk unter 1-877-978-6586.

Die Volvo Group stellt auf ein neues Sicherheitsmodell um, das die Microsoft-Benutzeridentität und Industriestandards verwendet (zweite Hälfte des Jahres 2021). Die langfristige Vision erfordert eine eindeutige Kennung (E-Mail-Adresse) für jedes Benutzerkonto.

Für die Mindestanforderungen für das Passwort wählen Sie bitte die Menüoptionen “Kontakt”.

Tech Tool 2.7.107 enthält eine Verbesserung für die FAS (Front Active Steering) Kalibrierungsfunktion.

Bei Arbeiten an der Lenkung folgen Sie bitte den Anweisungen im FAS-Kalibrierungsvorgang.

Microsoft hat den Support für Windows 7 am 14. Januar 2020 eingestellt. Für Tech Tool-Benutzer, die weiterhin Windows 7 verwenden, funktioniert Ihr PC weiterhin, wird jedoch anfälliger für Sicherheitsrisiken und Viren, da Sie keine Software-Updates mehr erhalten, einschließlich Sicherheitsupdates von Microsoft. Best-Effort-Support wird vom IT-Helpdesk bereitgestellt.

Die Veröffentlichung der neuen ECM-Software 2019 kann sich auf bestimmte Testvorgänge auswirken, die für OBD2017- und OBD2018-Emissionen gültig sind. Die Ergebnisse der Änderungen an der neuen ECM-Software sind wie folgt aufgeführt:

  • 2589-08-03-18 EATS-Analysebetrieb (neu)
  • 2103-08-03-02 Zylinderkompression wird vorübergehend nicht verfügbar sein
  • 2589-08-03-18 Die Analyse des Abgasnachbehandlungssystems ersetzt die NOx-Konvertierung 2549-08-03-03
    Bitte wenden Sie sich an den IT-Helpdesk, wenn Sie Hilfe benötigen.

Achtung Benutzer von ACom Diagnostics!

Bendix Acom wechselte zu einer neuen, abonnementbasierten ACom-Plattform namens Bendix® ACom® PRO™. Das Abonnement wird von Noregon verkauft. Bitte besuchen Sie die Website zum Kauf oder für weitere Informationen. Bitte beachten Sie, dass es sich nicht um ein Plug-In für Tech Tool handelt.

Der Support für frühere Generationen des wertvollen ACom-Tools – einschließlich der Versionen 6.17 und 6.18, die Sie möglicherweise heute verwenden – wird nach einer veröffentlichten Übergangsfrist im Jahr 2020 eingestellt. Bitte kontaktieren Sie Bendix für weitere Details.

Was bietet Tech Tool mit Bendix? Liest, löscht DTCs und programmiert die PAR-Dateien mit dem Vehicle Configuration Program (VCP). VCP kann nur mit Tech Tool verwendet werden. Es wird verwendet, um die Bendix-ECU mit den Betriebsparametern für das Fahrzeug zu programmieren. Sie können VCP über das Trucks Dealer Portal herunterladen.


Inhalt

Die Prinzipien der technischen Analyse werden aus Hunderten von Jahren Finanzmarktdaten abgeleitet. [10] Einige Aspekte der technischen Analyse tauchten im 17. Jahrhundert in den Berichten des Amsterdamer Kaufmanns Joseph de la Vega über die niederländischen Finanzmärkte auf. In Asien gilt die technische Analyse als eine von Homma Munehisa im frühen 18. Jahrhundert entwickelte Methode, die sich zur Verwendung von Candlestick-Techniken entwickelte und heute ein Charting-Tool für die technische Analyse ist. [11] [12]

Der Journalist Charles Dow (1851-1902) sammelte und analysierte die amerikanischen Börsendaten und veröffentlichte einige seiner Schlussfolgerungen in Leitartikeln für das Wall Street Journal. Er glaubte, dass in diesen Daten möglicherweise Muster und Konjunkturzyklen gefunden werden könnten, ein Konzept, das später als "Dow-Theorie" bekannt wurde. Dow selbst hat sich jedoch nie dafür eingesetzt, seine Ideen als Aktienhandelsstrategie zu verwenden.

In den 1920er und 1930er Jahren veröffentlichte Richard W. Schabacker mehrere Bücher, die die Arbeit von Charles Dow und William Peter Hamilton in ihren Büchern fortsetzten Börsentheorie und -praxis und Technische Marktanalyse. 1948 veröffentlichten Robert D. Edwards und John Magee Technische Analyse von Aktientrends die weithin als eines der wegweisenden Werke der Disziplin gilt. Es befasst sich ausschließlich mit Trendanalysen und Chartmustern und wird bis heute verwendet. Frühe technische Analyse war fast ausschließlich die Analyse von Charts, da die Rechenleistung von Computern für den modernen Grad der statistischen Analyse nicht zur Verfügung stand. Charles Dow hat angeblich eine Form der Point-and-Figure-Chartanalyse entwickelt. Mit dem Aufkommen der Behavioral Finance als eigenständige Disziplin in der Ökonomie kombinierte Paul V. Azzopardi die technische Analyse mit der Behavioral Finance und prägte den Begriff „Behavioral Technical Analysis“. [13]

Andere Pioniere der Analysetechniken sind Ralph Nelson Elliott, William Delbert Gann und Richard Wyckoff, die ihre jeweiligen Techniken im frühen 20. Jahrhundert entwickelten. In den letzten Jahrzehnten wurden mehr technische Werkzeuge und Theorien entwickelt und verbessert, wobei ein zunehmender Schwerpunkt auf computergestützten Techniken unter Verwendung speziell entwickelter Computersoftware gelegt wurde.

Fundamentale Analysten untersuchen Gewinne, Dividenden, Vermögenswerte, Qualität, Verhältnis, neue Produkte, Research und dergleichen. Techniker wenden auch viele Methoden, Werkzeuge und Techniken an, von denen eine die Verwendung von Diagrammen ist. Mithilfe von Charts versuchen technische Analysten, Kursmuster und Markttrends auf den Finanzmärkten zu erkennen und diese Muster auszunutzen. [14]

Techniker, die Charts verwenden, suchen nach archetypischen Kurschartmustern wie den bekannten Kopf-Schulter-Mustern [15] oder Doppel-Top/Bottom-Umkehrmustern, studieren technische Indikatoren, gleitende Durchschnitte und suchen nach Formen wie Unterstützungslinien, Widerstand, Kanälen und undurchsichtigere Formationen wie Fahnen, Wimpel, Gleichgewichtstage und Tassen- und Henkelmuster. [16]

Technische Analysten verwenden auch häufig Marktindikatoren vieler Art, von denen einige mathematische Preistransformationen sind, die häufig Aufwärts- und Abwärtsvolumen, Vor-/Rückgangsdaten und andere Eingaben umfassen. Diese Indikatoren werden verwendet, um zu beurteilen, ob sich ein Vermögenswert im Trend befindet, und wenn ja, die Wahrscheinlichkeit seiner Richtung und seiner Fortsetzung. Techniker suchen auch nach Beziehungen zwischen Preis-/Volumen-Indizes und Marktindikatoren. Beispiele sind der gleitende Durchschnitt, der relative Stärkeindex und der MACD. Andere Studienrichtungen umfassen Korrelationen zwischen Änderungen von Optionen (implizite Volatilität) und Put/Call-Verhältnissen mit dem Preis. Wichtig sind auch Stimmungsindikatoren wie Put/Call-Verhältnisse, Bull/Bear-Verhältnisse, Short Interest, Implizite Volatilität usw.

Es gibt viele Techniken in der technischen Analyse. Anhänger verschiedener Techniken (zum Beispiel: Candlestick-Analyse, die älteste Form der technischen Analyse, die von einem japanischen Getreidehändler entwickelt wurde, die Harmonics Dow-Theorie und die Elliott-Wellen-Theorie) mögen die anderen Ansätze ignorieren, dennoch kombinieren viele Händler Elemente aus mehr als einer Technik. Einige technische Analysten verwenden subjektive Einschätzungen, um zu entscheiden, welche Muster ein bestimmtes Instrument zu einem bestimmten Zeitpunkt widerspiegelt und wie die Interpretation dieses Musters sein sollte. Andere verwenden einen streng mechanischen oder systematischen Ansatz zur Mustererkennung und -interpretation.

Im Gegensatz zur technischen Analyse ist Fundamentalanalyse, die Untersuchung wirtschaftlicher Faktoren, die die Art und Weise beeinflussen, wie Anleger Finanzmärkte bewerten. Die technische Analyse besagt, dass die Preise bereits alle zugrunde liegenden fundamentalen Faktoren widerspiegeln. Die Aufdeckung von Trends ist das Ziel technischer Indikatoren, obwohl weder technische noch fundamentale Indikatoren perfekt sind. Einige Trader verwenden ausschließlich technische oder fundamentale Analysen, während andere beide Arten verwenden, um Handelsentscheidungen zu treffen. [17]

Die technische Analyse verwendet Modelle und Handelsregeln, die auf Preis- und Volumentransformationen basieren, wie dem Relative-Stärke-Index, gleitenden Durchschnitten, Regressionen, Inter- und Intra-Market-Preiskorrelationen, Konjunkturzyklen, Börsenzyklen oder klassisch durch die Erkennung von Chart Muster.

Die technische Analyse steht im Gegensatz zum fundamentalen Analyseansatz zur Wertpapier- und Aktienanalyse. In der Grundgleichung M = KGV ist die technische Analyse die Untersuchung von M (multiple). Multiple umfasst die allgemein reichlich vorhandene Psychologie, also das Ausmaß der Kauf-/Verkaufsbereitschaft. Auch in M ​​ist die Fähigkeit zu zahlen, da zum Beispiel ein ausgegebener Bulle den Markt nicht in die Höhe treiben kann und ein gut betuchter Bär nicht. Die technische Analyse analysiert Preis, Volumen, Psychologie, Geldfluss und andere Marktinformationen, während die Fundamentalanalyse die Fakten des Unternehmens, des Marktes, der Währung oder des Rohstoffs untersucht. Die meisten großen Maklerfirmen, Handelsgruppen oder Finanzinstitute verfügen normalerweise sowohl über ein Team für technische Analysen als auch für eine Fundamentalanalyse.

In den 1960er und 1970er Jahren wurde es von Wissenschaftlern weitgehend abgelehnt. In einer Überprüfung aus dem Jahr 2007 berichteten Irwin und Park [6], dass 56 von 95 modernen Studien positive Ergebnisse lieferten, stellten jedoch fest, dass viele der positiven Ergebnisse durch Probleme wie Datenschnüffeln zweifelhaft gemacht wurden, so dass die Beweise für technische Die Analyse war nicht schlüssig, sie wird von vielen Akademikern immer noch als Pseudowissenschaft angesehen. [9] Akademiker wie Eugene Fama sagen, dass die Beweise für die technische Analyse spärlich sind und nicht mit den schwache Form der Effizienzmarkthypothese. [18] [19] Benutzer sind der Meinung, dass die technische Analyse, auch wenn sie die Zukunft nicht vorhersagen kann, hilft, Trends, Tendenzen und Handelsmöglichkeiten zu erkennen. [20]

Während einige isolierte Studien darauf hingewiesen haben, dass technische Handelsregeln in der Zeit vor 1987 zu konsistenten Renditen führen könnten, [21] [7] [22] [23] haben sich die meisten wissenschaftlichen Arbeiten auf die Natur der anomalen Position der Devisen konzentriert Markt. [24] Es wird spekuliert, dass diese Anomalie auf Interventionen der Zentralbanken zurückzuführen ist, die offensichtlich durch die technische Analyse nicht vorhergesagt werden können. [25]

Ein Kernprinzip der technischen Analyse besteht darin, dass der Preis eines Marktes alle relevanten Informationen widerspiegelt, die sich auf diesen Markt auswirken. Ein technischer Analyst betrachtet daher eher die Geschichte des Handelsmusters eines Wertpapiers oder Rohstoffs als externe Faktoren wie Wirtschafts-, Fundamental- und Nachrichtenereignisse. Es wird angenommen, dass sich Preisbewegungen aufgrund des kollektiven, gemusterten Verhaltens der Anleger tendenziell wiederholen. Daher konzentriert sich die technische Analyse auf erkennbare Preistrends und -bedingungen. [26] [27]

Marktaktion reduziert alles Bearbeiten

Ausgehend von der Prämisse, dass alle relevanten Informationen bereits durch Preise widergespiegelt werden, halten es technische Analysten für wichtig zu verstehen, was Anleger von diesen bekannten und wahrgenommenen Informationen halten.

Preise bewegen sich in Trends Bearbeiten

Technische Analysten glauben, dass die Kurse direktional, d. h. nach oben, unten oder seitwärts (flach) oder in irgendeiner Kombination tendieren. Die grundlegende Definition eines Preistrends wurde ursprünglich von der Dow-Theorie aufgestellt. [14]

Ein Beispiel für ein Wertpapier mit einem offensichtlichen Trend ist AOL von November 2001 bis August 2002. Ein technischer Analyst oder Trendfolger, der diesen Trend erkennt, würde nach Gelegenheiten suchen, dieses Wertpapier zu verkaufen. AOL bewegt sich ständig nach unten im Preis. Jedes Mal, wenn die Aktie stieg, traten Verkäufer in den Markt ein und verkauften die Aktie, daher die "Zick-Zack"-Bewegung des Preises. Die Serie von "niedrigeren Hochs" und "niedrigeren Tiefs" ist ein verräterisches Zeichen dafür, dass sich eine Aktie in einem Abwärtstrend befindet. [28] Mit anderen Worten, jedes Mal, wenn sich die Aktie nach unten bewegte, fiel sie unter ihren vorherigen relativen Tiefstkurs. Jedes Mal, wenn sich die Aktie nach oben bewegte, konnte sie das Niveau ihres vorherigen relativen Höchstkurses nicht erreichen.

Beachten Sie, dass die Abfolge von niedrigeren Tiefs und niedrigeren Hochs erst im August begann. Dann macht AOL einen niedrigen Preis, der den relativ niedrigen Preis zu Beginn des Monats nicht durchbricht. Später im selben Monat erreicht die Aktie ein relatives Hoch, das dem jüngsten relativen Hoch entspricht. Darin sieht ein Techniker starke Anzeichen dafür, dass der Abwärtstrend zumindest pausiert und möglicherweise endet, und würde wahrscheinlich zu diesem Zeitpunkt aufhören, die Aktie aktiv zu verkaufen.

Geschichte neigt dazu, sich zu wiederholen Bearbeiten

Technische Analysten glauben, dass Anleger gemeinsam das Verhalten der Anleger wiederholen, die ihnen vorausgegangen sind. Für einen Techniker mögen die Emotionen auf dem Markt irrational sein, aber sie existieren. Da sich das Anlegerverhalten so oft wiederholt, glauben Techniker, dass sich auf einem Chart erkennbare (und vorhersehbare) Kursmuster entwickeln werden. [14] Das Erkennen dieser Muster kann es dem Techniker ermöglichen, Trades auszuwählen, die eine höhere Erfolgswahrscheinlichkeit haben. [29]

Die technische Analyse beschränkt sich nicht auf das Charting, sondern berücksichtigt immer Preistrends. [1] Beispielsweise überwachen viele Techniker Umfragen zur Anlegerstimmung. Diese Umfragen messen die Einstellung der Marktteilnehmer, insbesondere ob sie bärisch oder bullisch sind. Techniker verwenden diese Umfragen, um festzustellen, ob sich ein Trend fortsetzen wird oder ob sich eine Trendwende entwickeln könnte. Sie erwarten eine Änderung am ehesten, wenn die Umfragen eine extreme Anlegerstimmung melden. [30] Umfragen, die zum Beispiel eine überwältigende bullische Haltung zeigen, belegen, dass ein Aufwärtstrend die Prämisse umkehren kann, dass die meisten Anleger, wenn sie optimistisch sind, bereits den Markt gekauft haben (in Erwartung höherer Preise). Und weil die meisten Investoren sind bullish und investiert, geht man davon aus, dass nur noch wenige Käufer übrig bleiben. Dadurch bleiben trotz der bullischen Stimmung mehr potenzielle Verkäufer als Käufer übrig. Dies deutet darauf hin, dass die Preise nach unten tendieren werden und ist ein Beispiel für konträres Trading. [31]

Die Branche wird weltweit von der International Federation of Technical Analysts (IFTA) repräsentiert, einem Zusammenschluss regionaler und nationaler Organisationen. In den USA wird die Branche sowohl durch die CMT Association als auch durch die American Association of Professional Technical Analysts (AAPTA) vertreten. Die Vereinigten Staaten werden auch durch die Technical Security Analysts Association of San Francisco (TSAASF) vertreten. Im Vereinigten Königreich wird die Branche durch die Society of Technical Analysts (STA) vertreten. Die STA war Gründungsmitglied der IFTA, feierte kürzlich ihr 50-jähriges Bestehen und zertifiziert Analytiker mit dem Diplom in Technical Analysis. In Kanada wird die Branche durch die Canadian Society of Technical Analysts vertreten. [32] In Australien wird die Branche durch die Australian Technical Analysts Association (ATAA), [33] (die der IFTA angeschlossen ist) und die Australian Professional Technical Analysts (APTA) Inc. [34] vertreten.

Professionelle Gesellschaften für technische Analyse haben daran gearbeitet, eine Wissensbasis zu schaffen, die das Gebiet der technischen Analyse beschreibt. Ein umfangreiches Wissen ist für dieses Gebiet von zentraler Bedeutung, um zu definieren, wie und warum die technische Analyse funktionieren kann. Es kann dann von Hochschulen sowie Regulierungsbehörden verwendet werden, um geeignete Forschungen und Standards für dieses Gebiet zu entwickeln. Die CMT Association hat einen Wissensschatz veröffentlicht, der die Struktur für die Prüfung zum Chartered Market Technician (CMT) darstellt. [35]

Software bearbeiten

Software für die technische Analyse automatisiert die Charting-, Analyse- und Berichtsfunktionen, die technische Analysten bei ihrer Überprüfung und Vorhersage von Finanzmärkten (z. B. dem Aktienmarkt) unterstützen. [ Zitat benötigt ] .

Neben installierbaren Desktop-basierten Softwarepaketen im herkömmlichen Sinne sind in der Branche Cloud-basierte Anwendungen und Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs) entstanden, die technische Indikatoren (z. B. MACD, Bollinger-Bänder) über RESTful HTTP oder Intranet-Protokolle liefern protocol .

Moderne technische Analysesoftware ist oft als Web- oder Smartphone-Anwendung verfügbar, ohne dass ein Softwarepaket heruntergeladen und installiert werden muss.

Neuronale Netze Bearbeiten

Seit Anfang der 1990er Jahre, als die ersten praktisch nutzbaren Typen auftauchten, erfreuten sich künstliche neuronale Netze (KNN) rasanter Beliebtheit. Sie sind adaptive Softwaresysteme mit künstlicher Intelligenz, die von der Funktionsweise biologischer neuronaler Netze inspiriert wurden. Sie werden verwendet, weil sie lernen können, komplexe Muster in Daten zu erkennen. Mathematisch gesehen sind sie universelle Funktionsapproximatoren, [36] [37] d. h. sie können mit den richtigen Daten und der richtigen Konfiguration beliebige Input-Output-Beziehungen erfassen und modellieren. Dadurch entfällt nicht nur die menschliche Interpretation von Charts oder der Regelreihe zur Generierung von Einstiegs-/Ausstiegssignalen, sondern schlägt auch eine Brücke zur Fundamentalanalyse, da die in der Fundamentalanalyse verwendeten Variablen als Input verwendet werden können.

Da KNNs im Wesentlichen nichtlineare statistische Modelle sind, können ihre Genauigkeit und Vorhersagefähigkeiten sowohl mathematisch als auch empirisch getestet werden. In verschiedenen Studien haben Autoren behauptet, dass neuronale Netze, die zur Erzeugung von Handelssignalen bei verschiedenen technischen und fundamentalen Inputs verwendet werden, in Kombination mit regelbasierten Expertensystemen Buy-Hold-Strategien sowie traditionelle lineare technische Analysemethoden deutlich übertroffen haben. [38] [39] [40]

Während die fortschrittliche mathematische Natur solcher adaptiver Systeme neuronale Netze für Finanzanalysen hauptsächlich in akademischen Forschungskreisen gehalten hat, hat in den letzten Jahren eine benutzerfreundlichere neuronale Netzsoftware die Technologie für Händler zugänglicher gemacht. [ Zitat benötigt ]

Backtesting Bearbeiten

Systematischer Handel wird am häufigsten eingesetzt, nachdem eine Anlagestrategie anhand historischer Daten getestet wurde. Dies wird als Backtesting bezeichnet. Backtesting wird am häufigsten für technische Indikatoren durchgeführt, kann aber auf die meisten Anlagestrategien (z. B. Fundamentalanalyse) angewendet werden. Während das traditionelle Backtesting von Hand durchgeführt wurde, wurde dieses normalerweise nur bei von Menschen ausgewählten Aktien durchgeführt und war daher anfällig für Vorkenntnisse bei der Aktienauswahl. Mit dem Aufkommen von Computern können Backtestings für ganze Börsen über Jahrzehnte historischer Daten in kürzester Zeit durchgeführt werden.

Die Verwendung von Computern hat ihre Nachteile, da sie auf Algorithmen beschränkt ist, die ein Computer ausführen kann. Mehrere Handelsstrategien beruhen auf menschlicher Interpretation [41] und sind für die Computerverarbeitung ungeeignet. [42] Für computergestütztes automatisiertes Backtesting können nur technische Indikatoren programmiert werden, die vollständig algorithmisch sind.

John Murphy gibt an, dass die wichtigsten Informationsquellen für Techniker Preis, Volumen und Open Interest sind. [14] Andere Daten wie Indikatoren und Stimmungsanalysen werden als zweitrangig betrachtet.

Viele technische Analysten greifen jedoch über die reine technische Analyse hinaus und kombinieren andere Marktprognosemethoden mit ihrer technischen Arbeit. Ein Befürworter dieses Ansatzes ist John Bollinger, der den Begriff prägte rationale Analyse Mitte der 1980er Jahre für die Schnittmenge von technischer Analyse und Fundamentalanalyse. [43] Ein anderer solcher Ansatz, die Fusionsanalyse, überlagert die Fundamentalanalyse mit der technischen, um die Leistung des Portfoliomanagers zu verbessern.

Technische Analyse wird auch oft mit quantitativer Analyse und Ökonomie kombiniert. Beispielsweise können neuronale Netze verwendet werden, um bei der Identifizierung von Marktbeziehungen zu helfen. [44]

Investoren- und Newsletterumfragen sowie Stimmungsindikatoren für Zeitschriftentitel werden auch von technischen Analysten verwendet. [45]

Ob die technische Analyse tatsächlich funktioniert, ist umstritten. Die Methoden variieren stark, und verschiedene technische Analysten können manchmal widersprüchliche Vorhersagen aus denselben Daten treffen. Viele Anleger behaupten, dass sie positive Renditen erzielen, aber akademische Gutachten stellen oft fest, dass dies nur eine geringe Vorhersagekraft hat. [46] Von 95 modernen Studien kamen 56 zu dem Schluss, dass die technische Analyse positive Ergebnisse hatte, obwohl Daten-Snooping-Bias und andere Probleme die Analyse erschweren. [6] Nichtlineare Vorhersagen mit neuronalen Netzen führen gelegentlich zu statistisch signifikanten Vorhersageergebnissen. [47] Ein Arbeitspapier der Federal Reserve [7] zu Unterstützungs- und Widerstandsniveaus bei kurzfristigen Wechselkursen „bietet starke Beweise dafür, dass die Niveaus helfen, Intraday-Trendunterbrechungen vorherzusagen“, obwohl die „Vorhersagekraft“ dieser Niveaus „befunden“ wurde zwischen den untersuchten Wechselkursen und Unternehmen variieren".

Technische Handelsstrategien haben sich in einer kürzlich durchgeführten Studie als effektiv auf dem chinesischen Markt erwiesen, die besagt: "Schließlich finden wir signifikante positive Renditen bei Kauftransaktionen, die durch die konträre Version der gleitenden Durchschnitt-Crossover-Regel, der Channel-Breakout-Regel und der Bollinger-Band-Handelsregel nach Berücksichtigung von Transaktionskosten von 0,50 Prozent." [48]

Eine einflussreiche Studie aus dem Jahr 1992 von Brock et al. die anscheinend Unterstützung für technische Handelsregeln fanden, wurde 1999 auf Datenschnüffeln und andere Probleme getestet [49] die von Brock et al. war robust gegenüber Datenschnüffeln.

Subsequently, a comprehensive study of the question by Amsterdam economist Gerwin Griffioen concludes that: "for the U.S., Japanese and most Western European stock market indices the recursive out-of-sample forecasting procedure does not show to be profitable, after implementing little transaction costs. Moreover, for sufficiently high transaction costs it is found, by estimating CAPMs, that technical trading shows no statistically significant risk-corrected out-of-sample forecasting power for almost all of the stock market indices." [19] Transaction costs are particularly applicable to "momentum strategies" a comprehensive 1996 review of the data and studies concluded that even small transaction costs would lead to an inability to capture any excess from such strategies. [50]

In a paper published in the Journal of Finance, Dr. Andrew W. Lo, director MIT Laboratory for Financial Engineering, working with Harry Mamaysky and Jiang Wang found that:

Technical analysis, also known as "charting", has been a part of financial practice for many decades, but this discipline has not received the same level of academic scrutiny and acceptance as more traditional approaches such as fundamental analysis. One of the main obstacles is the highly subjective nature of technical analysis – the presence of geometric shapes in historical price charts is often in the eyes of the beholder. In this paper, we propose a systematic and automatic approach to technical pattern recognition using nonparametric kernel regression, and apply this method to a large number of U.S. stocks from 1962 to 1996 to evaluate the effectiveness of technical analysis. By comparing the unconditional empirical distribution of daily stock returns to the conditional distribution – conditioned on specific technical indicators such as head-and-shoulders or double-bottoms – we find that over the 31-year sample period, several technical indicators do provide incremental information and may have some practical value. [8]

In that same paper Dr. Lo wrote that "several academic studies suggest that . technical analysis may well be an effective means for extracting useful information from market prices." [8] Some techniques such as Drummond Geometry attempt to overcome the past data bias by projecting support and resistance levels from differing time frames into the near-term future and combining that with reversion to the mean techniques. [51]

Efficient-market hypothesis Edit

The efficient-market hypothesis (EMH) contradicts the basic tenets of technical analysis by stating that past prices cannot be used to profitably predict future prices. Thus it holds that technical analysis cannot be effective. Economist Eugene Fama published the seminal paper on the EMH in the Journal of Finance in 1970, and said "In short, the evidence in support of the efficient markets model is extensive, and (somewhat uniquely in economics) contradictory evidence is sparse." [52]

However, because future stock prices can be strongly influenced by investor expectations, technicians claim it only follows that past prices influence future prices. [53] They also point to research in the field of behavioral finance, specifically that people are not the rational participants EMH makes them out to be. Technicians have long said that irrational human behavior influences stock prices, and that this behavior leads to predictable outcomes. [54] Author David Aronson says that the theory of behavioral finance blends with the practice of technical analysis:

By considering the impact of emotions, cognitive errors, irrational preferences, and the dynamics of group behavior, behavioral finance offers succinct explanations of excess market volatility as well as the excess returns earned by stale information strategies. cognitive errors may also explain the existence of market inefficiencies that spawn the systematic price movements that allow objective TA [technical analysis] methods to work. [53]

EMH advocates reply that while individual market participants do not always act rationally (or have complete information), their aggregate decisions balance each other, resulting in a rational outcome (optimists who buy stock and bid the price higher are countered by pessimists who sell their stock, which keeps the price in equilibrium). [55] Likewise, complete information is reflected in the price because all market participants bring their own individual, but incomplete, knowledge together in the market. [55]

Random walk hypothesis Edit

The random walk hypothesis may be derived from the weak-form efficient markets hypothesis, which is based on the assumption that market participants take full account of any information contained in past price movements (but not necessarily other public information). In his book A Random Walk Down Wall Street, Princeton economist Burton Malkiel said that technical forecasting tools such as pattern analysis must ultimately be self-defeating: "The problem is that once such a regularity is known to market participants, people will act in such a way that prevents it from happening in the future." [56] Malkiel has stated that while momentum may explain some stock price movements, there is not enough momentum to make excess profits. Malkiel has compared technical analysis to "astrology". [57]

In the late 1980s, professors Andrew Lo and Craig McKinlay published a paper which cast doubt on the random walk hypothesis. In a 1999 response to Malkiel, Lo and McKinlay collected empirical papers that questioned the hypothesis' applicability [58] that suggested a non-random and possibly predictive component to stock price movement, though they were careful to point out that rejecting random walk does not necessarily invalidate EMH, which is an entirely separate concept from RWH. In a 2000 paper, Andrew Lo back-analyzed data from the U.S. from 1962 to 1996 and found that "several technical indicators do provide incremental information and may have some practical value". [8] Burton Malkiel dismissed the irregularities mentioned by Lo and McKinlay as being too small to profit from. [57]

Technicians say [ who? ] that the EMH and random walk theories both ignore the realities of markets, in that participants are not completely rational and that current price moves are not independent of previous moves. [28] [59] Some signal processing researchers negate the random walk hypothesis that stock market prices resemble Wiener processes, because the statistical moments of such processes and real stock data vary significantly with respect to window size and similarity measure. [60] They argue that feature transformations used for the description of audio and biosignals can also be used to predict stock market prices successfully which would contradict the random walk hypothesis.

The random walk index (RWI) is a technical indicator that attempts to determine if a stock's price movement is random in nature or a result of a statistically significant trend. The random walk index attempts to determine when the market is in a strong uptrend or downtrend by measuring price ranges over N and how it differs from what would be expected by a random walk (randomly going up or down). The greater the range suggests a stronger trend. [61]

Applying Kahneman and Tversky's prospect theory to price movements, Paul V. Azzopardi provided a possible explanation why fear makes prices fall sharply while greed pushes up prices gradually. [62] This commonly observed behaviour of securities prices is sharply at odds with random walk. By gauging greed and fear in the market, [63] investors can better formulate long and short portfolio stances.

Caginalp and Balenovich in 1994 [64] used their asset-flow differential equations model to show that the major patterns of technical analysis could be generated with some basic assumptions. Some of the patterns such as a triangle continuation or reversal pattern can be generated with the assumption of two distinct groups of investors with different assessments of valuation. The major assumptions of the models are that the finiteness of assets and the use of trend as well as valuation in decision making. Many of the patterns follow as mathematically logical consequences of these assumptions.

One of the problems with conventional technical analysis has been the difficulty of specifying the patterns in a manner that permits objective testing.

Japanese candlestick patterns involve patterns of a few days that are within an uptrend or downtrend. Caginalp and Laurent [65] were the first to perform a successful large scale test of patterns. A mathematically precise set of criteria were tested by first using a definition of a short-term trend by smoothing the data and allowing for one deviation in the smoothed trend. They then considered eight major three-day candlestick reversal patterns in a non-parametric manner and defined the patterns as a set of inequalities. The results were positive with an overwhelming statistical confidence for each of the patterns using the data set of all S&P 500 stocks daily for the five-year period 1992–1996.

Among the most basic ideas of conventional technical analysis is that a trend, once established, tends to continue. However, testing for this trend has often led researchers to conclude that stocks are a random walk. One study, performed by Poterba and Summers, [66] found a small trend effect that was too small to be of trading value. As Fisher Black noted, [67] "noise" in trading price data makes it difficult to test hypotheses.

One method for avoiding this noise was discovered in 1995 by Caginalp and Constantine [68] who used a ratio of two essentially identical closed-end funds to eliminate any changes in valuation. A closed-end fund (unlike an open-end fund) trades independently of its net asset value and its shares cannot be redeemed, but only traded among investors as any other stock on the exchanges. In this study, the authors found that the best estimate of tomorrow's price is not yesterday's price (as the efficient-market hypothesis would indicate), nor is it the pure momentum price (namely, the same relative price change from yesterday to today continues from today to tomorrow). But rather it is almost exactly halfway between the two.

Starting from the characterization of the past time evolution of market prices in terms of price velocity and price acceleration, an attempt towards a general framework for technical analysis has been developed, with the goal of establishing a principled classification of the possible patterns characterizing the deviation or defects from the random walk market state and its time translational invariant properties. [69] The classification relies on two dimensionless parameters, the Froude number characterizing the relative strength of the acceleration with respect to the velocity and the time horizon forecast dimensionalized to the training period. Trend-following and contrarian patterns are found to coexist and depend on the dimensionless time horizon. Using a renormalisation group approach, the probabilistic based scenario approach exhibits statistically significant predictive power in essentially all tested market phases.

A survey of modern studies by Park and Irwin [70] showed that most found a positive result from technical analysis.

In 2011, Caginalp and DeSantis [71] have used large data sets of closed-end funds, where comparison with valuation is possible, in order to determine quantitatively whether key aspects of technical analysis such as trend and resistance have scientific validity. Using data sets of over 100,000 points they demonstrate that trend has an effect that is at least half as important as valuation. The effects of volume and volatility, which are smaller, are also evident and statistically significant. An important aspect of their work involves the nonlinear effect of trend. Positive trends that occur within approximately 3.7 standard deviations have a positive effect. For stronger uptrends, there is a negative effect on returns, suggesting that profit taking occurs as the magnitude of the uptrend increases. For downtrends the situation is similar except that the "buying on dips" does not take place until the downtrend is a 4.6 standard deviation event. These methods can be used to examine investor behavior and compare the underlying strategies among different asset classes.

In 2013, Kim Man Lui and T Chong pointed out that the past findings on technical analysis mostly reported the profitability of specific trading rules for a given set of historical data. These past studies had not taken the human trader into consideration as no real-world trader would mechanically adopt signals from any technical analysis method. Therefore, to unveil the truth of technical analysis, we should get back to understand the performance between experienced and novice traders. If the market really walks randomly, there will be no difference between these two kinds of traders. However, it is found by experiment that traders who are more knowledgeable on technical analysis significantly outperform those who are less knowledgeable. [72]

Until the mid-1960s, tape reading was a popular form of technical analysis. It consisted of reading market information such as price, volume, order size, and so on from a paper strip which ran through a machine called a stock ticker. Market data was sent to brokerage houses and to the homes and offices of the most active speculators. This system fell into disuse with the advent of electronic information panels in the late 60's, and later computers, which allow for the easy preparation of charts.

Jesse Livermore, one of the most successful stock market operators of all time, was primarily concerned with ticker tape reading since a young age. He followed his own (mechanical) trading system (he called it the 'market key'), which did not need charts, but was relying solely on price data. He described his market key in detail in his 1940s book 'How to Trade in Stocks'. [73] Livermore's system was determining market phases (trend, correction etc.) via past price data. He also made use of volume data (which he estimated from how stocks behaved and via 'market testing', a process of testing market liquidity via sending in small market orders), as described in his 1940s book.

Another form of technical analysis used so far was via interpretation of stock market data contained in quotation boards, that in the times before electronic screens, were huge chalkboards located in the stock exchanges, with data of the main financial assets listed on exchanges for analysis of their movements. [74] It was manually updated with chalk, with the updates regarding some of these data being transmitted to environments outside of exchanges (such as brokerage houses, bucket shops, etc.) via the aforementioned tape, telegraph, telephone and later telex. [75]

This analysis tool was used both, on the spot, mainly by market professionals for day trading and scalping, as well as by general public through the printed versions in newspapers showing the data of the negotiations of the previous day, for swing and position trades. [76]

Concepts Edit

    – averaged daily trading range, adjusted for price gaps. – the concept whereby prices forcefully penetrate an area of prior support or resistance, usually, but not always, accompanied by an increase in volume. – distinctive pattern created by the movement of security or commodity prices on a chart – time targets for potential change in price action (price only moves up, down, or sideways) – the phenomenon whereby a spectacular decline in the price of a stock is immediately followed by a moderate and temporary rise before resuming its downward movement and the golden ratio to calculate successive price movements and retracements – used as a guide to determine support and resistance – the rate of price change – A priced-based analytical approach employing numerical filters which may incorporate time references, though ignores time entirely in its construction – a price level that may prompt a net increase of selling activity – a price level that may prompt a net increase of buying activity – the phenomenon by which price movement tends to persist in one direction for an extended period of time

Types of charts Edit

    – Of Japanese origin and similar to OHLC, candlesticks widen and fill the interval between the open and close prices to emphasize the open/close relationship. In the West, often black or red candle bodies represent a close lower than the open, while white, green or blue candles represent a close higher than the open price. – Connects the closing price values with line segments. You can also choose to draw the line chart using open, high or low price. – OHLC charts, also known as bar charts, plot the span between the high and low prices of a trading period as a vertical line segment at the trading time, and the open and close prices with horizontal tick marks on the range line, usually a tick to the left for the open price and a tick to the right for the closing price. – a chart type employing numerical filters with only passing references to time, and which ignores time entirely in its construction.

Overlays Edit

Overlays are generally superimposed over the main price chart.

    – a range of price volatility – a pair of parallel trend lines – a moving average-based system that factors in time and the average point between a candle's high and low – an average over a window of time before and after a given time point that is repeated at each time point in the given chart. A moving average can be thought of as a kind of dynamic trend-line. – Wilder's trailing stop based on prices tending to stay within a parabolic curve during a strong trend – derived by calculating the numerical average of a particular currency's or stock's high, low and closing prices – a price level that may act as a ceiling above price – a price level that may act as a floor below price – a sloping line described by at least two peaks or two troughs
  • Zig Zag – This chart overlay that shows filtered price movements that are greater than a given percentage.

Breadth indicators Edit

These indicators are based on statistics derived from the broad market.

Price-based indicators Edit

These indicators are generally shown below or above the main price chart.


Installation & Technical Requirements

REDCap is server software. It is not something that a user installs on a personal computer.

REDCap must be installed on a local web server by your organization’s internal IT staff, after which users will then be able to access REDCap online, through any device’s web browser.

Your organization’s server environment can be physical/on-premise OR it can be virtual/cloud-based. Regardless, your organization’s internal IT staff must handle all aspects of REDCap installation, maintenance, and support.

When using a virtual/cloud-based server through a service provider, the provider’s staff cannot assist in any way with your REDCap system itself (including access of the source code). They also cannot access Community. Requesting a Community account for a third-party service provider or IT company is a serious concern to our licensing team because it strongly suggests your organization did not understand the license terms. Please contact us BEFORE submitting a license if you have questions about whether your IT support situation is permissible under the license terms.

The REDCap license must ALWAYS be in place before your organization begins installation, regardless of what types of servers you plan to use. To learn more, please visit the Join page.

More background about virtual/cloud-based servers

After your organization receives a REDCap license from the Vanderbilt licensing team, no additional licenses with Vanderbilt are required for running REDCap on a cloud service. But a Business Associate Agreement (BAA) is usually required between your organization and your service provider if you’re storing Protected Health Information (PHI) on a cloud-hosted REDCap installation. Please work with your service provider and organization’s privacy/security team to learn more.

Amazon’s AWS CloudFormation service and Microsoft’s Azure Cloud Platform have each collaborated with the REDCap consortium to provide tools for a fast, friction-free deployment of an entire REDCap server environment on their cloud infrastructures. These providers developed quick start guides: Amazon’s AWS Quick Start and Microsoft’s Azure Quick Start have provider-specific information about how your organization’s IT department can quickly deploy a production-ready REDCap environment through either of these providers. (NOTE: The Quick Start options require REDCap 8.9.3+ for AWS and REDCap 8.11.0+ for Azure.)

Requirements and dependencies for installing REDCap:

REDCap is easily configurable for use by consortium partner institutions and requires minimal infrastructure and setup. REDCap can run on a number of different operating systems (Linux, Unix, Windows, Mac). Below are REDCap’s requirements regarding hardware and third-party software. For more details, see the Technical Overview PDF.

  1. Web server with PHP 7.2.5 or higher (including support for PHP 8). Apache (any OS) or Microsoft IIS (Windows).
  2. MySQL database server (MySQL 5.5.5+, MariaDB 5.5.5+, or Percona Server 5.5.5+). A MySQL client (e.g., phpMyAdmin, MySQL Workbench) is required for performing installation/upgrades
  3. SMTP email server. Configure PHP with an institutional SMTP server or install an SMTP to use for sending emails out of REDCap.
  4. File server (optional). A separate server may be utilized for housing files uploaded/stored in REDCap via secure communication using WebDAV protocol (SSL supported). Consult your local policy first in case your institution has regulations or mandates regarding file storage practices.

More info on server requirements can be found at https://redcap.link/performance.

Notes about these requirements:

Although all the components above can be set up on the same machine/server, for best security and performance we recommend that the web server, database server, and file server all be separate and running on different hardware (or virtualized servers).

As noted above, REDCap requires MySQL or derivatives of MySQL (e.g. MariaDB or Percona Server for MySQL). REDCap is NOT compatible with other SQL platforms (e.g. Microsoft/MS SQL).

Additionally, please be mindful that the REDCap consortium help resources provide extensive guidance and assistance for installing REDCap and are not focused on providing help installing the required software listed above. Consult your local IT department or online documentation for guidance installing the dependencies described above.

Lastly, REDCap has no hard requirements for server processing speed, memory, or hard drive space. It is very light weight in most respects and requires very little initial space (less than 10MB for both web server and database server combined). In general, we typically recommend that 10GB be allocated for web server space and also 10GB for MySQL initially, as that should be more than enough for about one year of heavy REDCap usage.

About Validation Testing and Part-11 Compliance:

21 CFR Part 11 compliance is required if you are conducting an FDA-sponsored clinical trial and using computerized systems that contain any data that are relied on by an applicant in support of a marketing application, including computerized laboratory information management systems that capture analytical results of tests conducted during a clinical trial. This applies to computerized systems that create source documents (electronic records), but does not apply to paper records submitted electronically (scanned, faxed copies). Successfully implementing Part-11 compliance for a study requires validation of the electronic system AND study specific processes (e.g. standard operating procedures, formal data management plan).

The REDCap consortium has a standing committee that oversees review of the REDCap software platform as to its ability to be utilized in a validated environment for a study requiring 21 CFR Part 11 compliance. The committee performs rigorous validation tests on each LTS version. LTS is a dedicated version of REDCap released at 6-month intervals. Interim updates contain only bug/security updates (no new features). These REDCap test scripts are all documented on our REDCap Community collaboration/messaging platform and available to all REDCap partner institutions. Any REDCap consortium partner may use those test scripts and other documentation provided by the committee to reduce the burden of implementing a validated system which is one component of study compliance to meet Part 11 requirements. To learn more about compliance, please review the section ‘Is REDCap HIPAA-compliant?’ on our FAQ page.


5. MACD

The moving average convergence divergence (MACD) indicator helps traders see the trend direction, as well as the momentum of that trend. It also provide a number of trade signals.

When the MACD is above zero, the price is in an upward phase. If the MACD is below zero, it has entered a bearish period.

The indicator is composed of two lines: the MACD line and a signal line, which moves slower. When MACD crosses below the signal line, it indicates that the price is falling. When the MACD line crosses above the signal line, the price is rising.

Looking at which side of zero the indicator is on aids in determining which signals to follow. For example, if the indicator is above zero, watch for the MACD to cross above the signal line to buy. If the MACD is below zero, the MACD crossing below the signal line may provide the signal for a possible short trade.


Download Nokia OST 6.2.8 Crack (Online Service Tool)

Nokia OST tool or the Nokia Online Service Tool (OST) is an official firmware flash tool for all Nokia Android devices. OST tool can flash Nokia firmware with .nb0 und .mlf extensions and you can use it to update your phone or restore it to stock. The tool detects Nokia smartphones automatically when they are in the Download Mode. You can download the latest Nokia OST Tool 6.3.7, OST LA 6.2.8, 6.0.4, and 6.1.2 with crack from below. Please note that the OST Tool works only with Windows 32-bit and 64-bit and is not available for macOS and Linux.

Please note that you cannot use the official version of the Nokia OST Tool as it is meant to be used by certified engineers at Nokia service centers. If you use the official tool without patching with a crack, you will be prompted to enter a user login and account password. Once you replace the original OnlineUpdateTool.exe and MobileFlashDll.dll with the cracked versions, you can use the OST Tool without login credentials like username and password.

If you have the latest Nokia Online Service Tool crack, you can easily use it to flash firmware without having an account ID and password. If you try launching the program without correct login or patching the tool with the crack, you’ll get an insufficient permission issue in the OST Tool.


Diagnostic Procedures

The following pages contain information about various car models, each page covering a generation such as Audi A3/S3 (8L) 1997 - 2003. In this case, Audi is the manufacturer, the model may be A3 or S3 and the chassis code in parentheses is 8L. This chassis code can be found in VIN digits 7&8. The year range shown is the model years, not the manufacture dates or registration dates.

On each page, you'll find a list of the possible diagnostics-capable control modules that can be found in each model. It's unlikely that a specific car will contain every possible control module so you should expect to be able to communicate with only those modules that are actually installed in your car, and only the ones that communicate with the factory scan tools. You'll also find information such as a photo to help identify the car's specific generation, a photo of the diagnostic port (DLC) location, and other pertinent details about the car as well. If a vehicle is not listed or if you have corrections or additions, please email us directly.


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