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O que significa Robust Robust é uma característica que descreve modelos, testes ou sistemas de capacidade para efetivamente executar enquanto suas variáveis ​​ou suposições são alteradas, de modo que um conceito robusto pode operar sem falha sob uma variedade de condições. Para as estatísticas, um teste é reivindicado como robusto se ainda fornece uma visão para um problema apesar de ter suas suposições alteradas ou violadas, e na economia, a robustez é atribuída aos mercados financeiros que continuam a realizar apesar de alterações nas condições de mercado. Em geral, ser robusto significa que um sistema pode lidar com variabilidade e permanecer eficaz. BREAKING DOWN Robust Modelos financeiros são uma parte integrante da gestão de uma empresa. Dos executivos corporativos de grandes corporações multinacionais. Para o dono da franquia do restaurante burger local, os decisores precisam de informações atualizadas apresentadas a eles em um modelo que melhor reflete as atividades do negócio. Os investidores também utilizam modelos financeiros para analisar e prever o valor das empresas para determinar se são investimentos viáveis ​​e viáveis. Modelos Financeiros Empresariais Os modelos financeiros empresariais centram-se principalmente nos fundamentos de uma empresa / negócio, tais como receitas, custos, lucros e outros rácios financeiros. Um modelo é considerado robusto se a sua produção e as previsões são consistentemente precisas, mesmo se uma ou mais das variáveis ​​de entrada ou suposições são drasticamente alteradas devido a circunstâncias imprevistas. Por exemplo, uma variável de custo específica pode aumentar acentuadamente devido a uma severa queda na oferta resultante de algum tipo de desastre natural. Outra circunstância comumente imprevista é quando os principais países entram em guerra. Isso tem efeitos em todos os tipos de variáveis ​​financeiras, o que faz com que modelos que não sejam robustos funcionem erraticamente. Um modelo robusto continuará a fornecer aos executivos e gerentes ferramentas eficazes de tomada de decisão e investidores com informações precisas sobre as quais basear suas decisões de investimento. Modelos Robustos de Negociação Enquanto os investidores analisam os dados fundamentais de uma empresa para encontrarem títulos com preços abaixo do valor de mercado e, portanto, são percebidos como sendo um bom investimento, os comerciantes analisam os dados de preços de títulos usando análise técnica para prever os movimentos de preços resultantes de disparidades no mercado. Oferta e procura de segurança do momento. Os comerciantes que utilizam sistemas de negociação informatizados para analisar e comercializar os mercados utilizando a análise técnica o fazem desenvolvendo, testando e optimizando modelos estatísticos baseados na aplicação de indicadores técnicos aos dados de preços de uma garantia. Alguns dos indicadores mais populares incluem a média móvel de cross-over, convergência-divergência média móvel (MACD), Bollinger Bands e índice de força relativa (RSI) apenas para citar alguns. Um modelo de negociação é considerado robusto se for consistentemente rentável quando aplicado a vários títulos e em todas as condições de mercado, incluindo tendências de alta, down-trends e mercados de gama limitada. Muitas vezes, um modelo de negociação irá funcionar muito bem em uma condição de mercado específico ou período de tempo. No entanto, quando as condições do mercado mudam, ou o modelo é aplicado a outro período de tempo ou o futuro, o modelo falha horrivelmente e perdas são realizadas. O método de mínimos quadrados é uma forma de análise de regressão matemática que encontra a linha de melhor ajuste para um conjunto de dados, fornecendo uma demonstração visual de A relação entre os pontos de dados. Cada ponto de dados é representativo da relação entre uma variável independente conhecida e uma variável dependente desconhecida. BREAKING Down Método de mínimos quadrados O método de mínimos quadrados fornece o raciocínio geral para a colocação da linha de melhor ajuste entre os pontos de dados que estão sendo estudados. A aplicação mais comum do método dos mínimos quadrados, denominada linear ou ordinária, visa criar uma linha recta que minimize a soma dos quadrados dos erros gerados pelos resultados das equações associadas, tais como os resíduos quadrados resultantes de diferenças No valor observado eo valor antecipado com base no modelo. Este método de análise de regressão começa com um conjunto de pontos de dados a serem graficados. Um analista usando o método dos mínimos quadrados estará buscando uma linha de melhor ajuste que explique a relação potencial entre uma variável independente e uma variável dependente. Na análise de regressão, as variáveis ​​dependentes são designadas no eixo Y vertical e as variáveis ​​independentes são designadas no eixo X horizontal. Estas designações formarão a equação para a linha de melhor ajuste, que é determinada pelo método dos mínimos quadrados. Exemplo de método de mínimos quadrados Por exemplo, um analista pode querer testar a relação entre os retornos de ações de uma empresa e os retornos do índice para os quais o estoque é um componente. Neste exemplo, o analista procura testar a dependência dos retornos de ações nos retornos do índice. Para fazer isso, todos os retornos são plotados em um gráfico. Os retornos do índice são então designados como a variável independente, e os retornos de ações são a variável dependente. A linha de melhor ajuste fornece ao analista, com coeficientes que explicam o nível de dependência. Linha de Melhor Equação de Ajuste A linha de melhor ajuste determinada a partir do método de mínimos quadrados tem uma equação que conta a história da relação entre os pontos de dados. Modelos de software de computador são usados ​​para determinar a linha de melhor equação de ajuste, e esses modelos de software incluem um resumo de saídas para análise. O método dos mínimos quadrados pode ser usado para determinar a linha de melhor ajuste em qualquer análise de regressão. Os coeficientes e resultados sumários explicam a dependência das variáveis ​​que estão sendo testadas. Em contraste com um problema linear, um problema de mínimos quadrados não linear não tem solução fechada e é geralmente resolvido por iteração. A primeira descrição do método dos mínimos quadrados foi feita por Carl Friedrich Gauss em 1795. Ler CSV em R Como ler CSV em R Se você estiver usando R muito provavelmente precisará ler dados em algum ponto. Embora R possa ler arquivos excel. xls e. xlsx esses tipos de arquivos geralmente causam problemas. Arquivos separados por vírgulas (.csv) são muito mais fáceis de trabalhar. It8217s melhor para salvar esses arquivos como csv antes de lê-los em R. Se você precisa ler em um csv com R a melhor maneira de fazê-lo é com o comando read. csv. Aqui está um exemplo de como ler CSV em R: O acima lê o arquivo TheDataIWantToReadIn. csv em um quadro de dados que ele cria chamado MyData. HeaderTRUE especifica que esses dados incluem uma linha de cabeçalho e sep8221,8221 especifica que os dados são separados por vírgulas (embora read. csv implique o mesmo eu acho que it8217s mais seguro para ser explícito). Observe que o acima inclui o caminho do arquivo (o c: /). Se você já definiu um diretório de trabalho em R você pode apenas listar o arquivo, como este: Existem outras opções que podem ser usadas com read. csv. Veja a página oficial do R-manual em read. csv para saber mais: cran. r-project. org/doc/manuals/R-data. html. Por que não ler. table I8217ve encontrado read. csv para ser mais confiável. Às vezes, recebo erros com read. table. Eu postar os erros quando me deparo com eles novamente. Obrigado por ler Este site teve uma grande quantidade de tempo para criar. Se foi útil para você, por favor, mostre-o compartilhando com amigos, gostar ou tweeting Se você tem alguma opinião a respeito deste código de R por favor postar nos comentários. Related posts: 14 pensamentos sobre ldquo Leia CSV em R rdquo Oi Justin, obrigado por compartilhá-lo. Você pode me dizer que existe alguma sintaxe para criar objetos (DataFrame) Ex: MyData (OR) My. Data Uma maneira de criar um quadro de dados é criar primeiro uma matriz. Esta matriz é preenchida com NAs e tem 5 linhas de 3 variáveis: MyData Seu R how to8217s me ajudaram tanto com o meu curso de programação R 8211 Páginas são bem escritos. Clara e simples de compreender. Obrigado You8217re bem-vindo Boa sorte com R. Obrigado pela explicação, eu realmente aprecio que você tomou seu tempo para fazer isso. You8217re bem-vindo I8217m feliz em ajudar. Como você usa a variável para acessar os dados após a leitura do arquivo No exemplo acima, lemos um csv em R como um objeto chamado MyData. Se você quiser fazer algo com MyData você se refere a esse objeto com seu comando. Por exemplo, se eu quiser um resumo de MyData eu usaria sumário (MyData). Se você quiser fazer alguma coisa com uma variável específica em meus dados, use o nome do objeto, depois o símbolo e, em seguida, o nome da variável. Por exemplo, se eu quiser um resumo de uma variável chamada 8220VariableOne8221 em MyData, eu usaria sumário (MyDataVariableOne). Eu só quero ler um arquivo (.csv) usando java com JRI api. Eu definir todas as variáveis ​​de caminho, mas it8217s mostrando-me biblioteca nativa não encontrou o que deve fazer