कैसे करने के लिए इनपुट - स्पष्ट - डेटा - इन - stata - विदेशी मुद्रा

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करता है जो अब और बनाए रखा नहीं गया है और हमारे अभिलेखागार से है Xi3 के सन्दर्भ इस पृष्ठ पर छोड़ दिए जाएंगे क्योंकि वे स्पष्ट रूप से कोडिंग विशिष्ट चर के विशिष्ट सिद्धांतों को स्पष्ट करते हैं। पिछले दो अध्यायों में, हमने निरंतर चर का उपयोग करके प्रतिगमन विश्लेषण पर ध्यान केंद्रित किया है। हालांकि, प्रतिगमन विश्लेषण में स्पष्ट भविष्यवाणियों को शामिल करना संभव है, लेकिन परिणामों को ठीक से व्याख्या करते हुए विश्लेषण और अतिरिक्त कार्य करने में कुछ अतिरिक्त काम की आवश्यकता होती है। इस अध्याय में यह स्पष्ट होगा कि आप अपने विश्लेषण में स्पष्ट पूर्वानुमानियों को शामिल करने के लिए स्टेटा का उपयोग कैसे कर सकते हैं और इस तरह के विश्लेषण के परिणामों की व्याख्या कैसे करें। स्ताटा में कुछ महान उपकरण हैं जो वास्तव में आपके प्रतिगमन विश्लेषण में स्पष्ट चर को शामिल करने की प्रक्रिया को कम करते हैं, और हम इन टाइव्वेज टूल्स के उपयोग पर जोर देंगे। यह अध्याय elemapi2 डेटा का उपयोग करेगा जो आपने पहले अध्यायों में देखा है। हम चार चर APi00 पर ध्यान केंद्रित करेंगे। कुछ yrrnd और mealcat जो भोजन लेता है और इसे 3 श्रेणियों में विभाजित करता है इन चर पर एक त्वरित नज़र आती है चर एपीआई 200 स्कूलों के प्रदर्शन का एक उपाय है। नीचे हम एपीआई 00 के लिए कोडबुक की जानकारी देख रहे हैं चर somecol एक निरंतर परिवर्तनशील है जो स्कूल में माता-पिता के प्रतिशत को मापता है, जो कि कॉलेज में भाग लेते हैं, और कोडेबुक की जानकारी नीचे दी गई है। चर yrrnd एक निश्चित वैरिएबल है जिसे कोडित किया गया है 0 अगर स्कूल वर्ष दौर नहीं है, और 1 वर्ष के दौर में, नीचे देखें। वेरिएबल भोजन उन छात्रों का प्रतिशत है जो राज्य प्रायोजित मुक्त भोजन प्राप्त कर रहे हैं और गरीबी का एक संकेतक के रूप में इस्तेमाल किया जा सकता है। यह चर श्रेणीबद्ध बनाने के लिए 3 श्रेणियों (समान आकार के आकार के समूहों को बनाने के लिए) में विभाजित किया गया था। भोजनकैम के लिए कोडबुक जानकारी नीचे दी गई है 3.1 एक 01 चर के साथ प्रतिगमन एक प्रतिगमन विश्लेषण में एक स्पष्ट भविष्यवाणी का सबसे सरल उदाहरण एक 01 चर है, जिसे एक डमी चर भी कहा जाता है। एक डमी वैरिएबल के उदाहरण के रूप में चर yrrnd का उपयोग करें। हम एक डमी वैरिएबल को एक प्रतिलेखक के रूप में नीचे दिखाए गए अनुसार प्रतिगमन विश्लेषण में शामिल कर सकते हैं। यह सबसे पहले अजीब लग सकता है, लेकिन यह एक वैध विश्लेषण है। लेकिन इसका क्या मतलब है कि मूलभूत आधार पर वापस चलें और प्रतिगमन समीकरण लिखो जो इस मॉडल का अर्थ है। जहां विपक्ष अवरोधन (या निरंतर) है और हम चर yrrnd के गुणांक का प्रतिनिधित्व करने के लिए बायर्रैंड का उपयोग करते हैं। प्रतिगमन समीकरण से मूल्यों को भरना, हमें मिल जाता है यदि कोई स्कूल एक वर्षीय स्कूल नहीं है (यानी यर्र 0 है) तो प्रतिगमन समीकरण सरल होगा यदि कोई स्कूल एक वर्षीय विद्यालय है, तो प्रतिगमन समीकरण सरल होगा हम नीचे दिखाए गए अनुसार स्कैटर कमांड का उपयोग करके देखे गए मूल्यों और पूर्वानुमानित मानों को ग्राफ़ कर सकते हैं। हालांकि यृत में केवल 2 मान हैं, फिर भी हम एक रिग्रेस लाइन को ड्रॉ कर सकते हैं जो कि yrrnd और api00 के बीच का संबंध दिखा रहा है। उपर्युक्त परिणामों के आधार पर, हम देखते हैं कि गैर-वर्षीय विद्यालयों के लिए अनुमानित मूल्य 684.539 है और वर्षीय विद्यालयों के लिए पूर्वानुमानित मूल्य 524.032 है, और रेखा का ढलान नकारात्मक है, जो समझ में आता है क्योंकि yrrnd के लिए गुणांक नकारात्मक (-160.5064) चलिए इस अनुमानित मानों को वर्षीय और गैर-वर्षीय स्कूलों के लिए औसत एपीआईएंड स्कोर से तुलना करते हैं। जैसा कि आप देख रहे हैं, प्रतिगमन समीकरण का अनुमान है कि एपीआईएंड का मान मतलब मूल्य होगा, इस बात पर निर्भर करता है कि क्या एक स्कूल एक साल का दौर स्कूल या गैर-वर्षीय स्कूल है। ये भविष्यवाणिक मूल्यों को वापस प्रतिगमन समीकरण से संबंधित बताते हैं। गैर-वर्षीय विद्यालयों के लिए, उनका मतलब इंटरसेप्ट (684.539) के समान है। वर्ष भर के स्कूलों का मतलब पाने के लिए हमें जरूरी गुणांक जोड़ना पड़ता है, अर्थात हमें 560.06 9 6 को जोड़ने की जरूरत है, गैर वर्षीय स्कूलों के लिए इसका मतलब। दूसरे शब्दों में, बीर्रेंड वर्षीय स्कूलों के लिए औसत एपीआईएंड स्कोर है, गैर साल के स्कूलों के लिए औसत एपीआईएंड स्कोर, अर्थात अर्थ (वर्षीय) - मतलब (गैर वर्षीय दौर)। यह नोट करने के लिए आश्चर्य की बात हो सकती है कि एक एकल डमी वैरिएबल के साथ प्रतिगमन विश्लेषण गैर-वर्षीय स्कूलों के साथ वर्षीय विद्यालयों के लिए औसत एपीआईएंड की तुलना करते हुए एक टी-टेस्ट के समान है (नीचे देखें)। आप देख सकते हैं कि नीचे दिया गया टी मान, ऊपर की प्रतिगमन में yrrnd के लिए t मान के समान है इसका कारण यह है कि ग्यारह वर्ष के दौर और गैर वर्ष के दौरों की तुलना करता है (चूंकि गुणांक का मतलब (वर्ष दौर) - मैन (गैर वर्षीय दौर) है। चूंकि टी-टेस्ट एक एनोवा करने के समान है हम उसी परिणाम को anova कमांड का उपयोग करके भी प्राप्त कर सकते हैं। यदि हम टेस्ट-टी से टी-वेल्यू को स्क्वायर करते हैं, तो हम एनोवा से एफ-वैल्यू के समान मूल्य प्राप्त करते हैं। 3.2 एक 12 वैरिएबल के साथ प्रतिगमन एक स्पष्ट भविष्यवक्ता चर को एक प्रतिगमन मॉडल में इस्तेमाल करने के लिए 01 को कोडित नहीं करना होगा। डमी वैरिएबल के साथ मॉडल से परिणामों को समझना और समझना आसान है, लेकिन एक बारंबारता वाले कोडित 12 उपज से परिणाम मूलतः एक ही परिणाम है। चले गए yrrnd yrrnd2 की एक प्रतिलिपि बनाने के लिए yrrnd2 कहा जाता है जो कि कोडित 12, 1 वर्षीय दौर और 2 वर्षीय दौर है। हमें yrrnd2 से api00 का अनुमान लगाकर एक प्रतिगमन करना चाहिए। ध्यान दें कि yrrnd के गुणांक yrrnd2 के समान है। तो, आप देख सकते हैं कि यदि आप कोड को 01 या 12 के रूप में लिखते हैं, तो प्रतिगमन गुणांक उसी के समान काम करता है हालांकि अवरोधन (विपक्ष) थोड़ा कम सहज ज्ञान युक्त है जब हम yrrnd इस्तेमाल किया। अवरोधन गैर वर्ष दौर के लिए मतलब था Yrrnd2 का उपयोग करते समय अवरोधन गैर साल के दौर के लिए इसका मतलब है, शून्य से बिर्रेंड 2। यानी 684.539 - (-160.506) 845.045 ध्यान दें कि आप 01 या 12 कोडिंग का उपयोग कर सकते हैं और गुणांक के परिणाम उसी से निकलते हैं, लेकिन प्रतिगमन समीकरण में निरंतर की व्याख्या अलग-अलग है 01 कोडिंग के अनुमानों की व्याख्या करना अक्सर आसान होता है। संक्षेप में, ये परिणाम इंगित करते हैं कि स्कूल के प्रकार के आधार पर स्कूलों के लिए एपीआईएंड स्कोर काफी अलग हैं, वर्षीय स्कूल बनाम गैर-वर्षीय दौर विद्यालय। गैर-वर्षीय स्कूलों में सालाना स्कूलों की तुलना में काफी अधिक एपीआई स्कोर हैं। प्रतिगमन के परिणामों के आधार पर, गैर-वर्षीय विद्यालयों के पास अंक हैं जो वर्षीय स्कूलों से 160.5 अंक अधिक है। 3.3 एक 123 चर के साथ प्रतिगमन 3.3.1 मैन्युअल रूप से डमी वैरिएबल बनाना, कहना है कि हम गरीबी और एपीआई की मात्रा के बीच के रिश्ते की जांच करना चाहते हैं। हमारे पास गरीबी का कोई उपाय नहीं है, लेकिन गरीबी के एक उपाय के लिए हम एक प्रॉक्सी के रूप में खाना पकाने का उपयोग कर सकते हैं। नीचे हम तीन श्रेणियों के मूल्यों को दिखाने वाले भोजनकैकेट के लिए कोडबुक जानकारी दोहराते हैं। आप इस तरह से एक प्रतिगमन में खाना पकाने सहित प्रयास करने के लिए परीक्षा हो सकती है लेकिन यह एपीआईएक्स के साथ मिलनसार के रेखीय प्रभाव को देख रहा है लेकिन खाना पकाने अंतराल चर नहीं है इसके बजाय, आप वेरिएबल को कोडित करना चाहते हैं ताकि तीन स्तरों से संबंधित सभी जानकारी का हिसाब हो। आप इस तरह डमी कोड भोजन कर सकते हैं। अब हमने खाना खाकर 1 बनाया है जो 1 है अगर मनीकैट 1 है और 0 अन्यथा है। इसी तरह, अगर भोजन 2 है, और 0 अन्यथा और इसी तरह mealcat3 बनाया गया था तो mealcat2 1 है बनाया गया था। हम इसे नीचे देख सकते हैं अब हम प्रतिगामी विश्लेषण में इनमें से दो डमी वैरिएबल्स (मनेकाट 2 और मीनलैट 3) का उपयोग कर सकते हैं। हम नीचे दिए गए अनुसार कमांड के प्रयोग से तीन समूहों में समग्र मतभेदों का परीक्षण कर सकते हैं। इससे पता चलता है कि तीन समूहों में समग्र मतभेद महत्वपूर्ण हैं। गुणांक की व्याख्या बहुत ज्यादा है जैसे द्विआधारी चर के लिए समूह 1 छोड़ दिया गया समूह है, इसलिए विपक्ष ग्रुप 1 के लिए मतलब है। भोजन के लिए गुणांक 2 समूह समूह 2 के लिए शून्य से छोड़े गए समूह (समूह 1) का मतलब है। और mealcat3 के गुणांक समूह 3 का मतलब समूह 1 का मतलब है। आप समूहों के माध्यम से गुणांक की तुलना करके इसकी पुष्टि कर सकते हैं। इन परिणामों के आधार पर, हम कह सकते हैं कि तीन समूह अपने api00 स्कोर में भिन्न हैं, और विशेष रूप से समूह 2 में समूह 1 में काफी भिन्नता है (क्योंकि भोजनकैप 2 महत्वपूर्ण था) और समूह 3 समूह 1 से बहुत अलग है (क्योंकि भोजनकैप 3 महत्वपूर्ण था)। 3.3.2 xi कमांड का इस्तेमाल करना हम सूचक चर का निर्माण करने के लिए एक्सआई कमांड का इस्तेमाल कर सकते हैं और सभी को एक कमांड में प्रतिगमन को चला सकते हैं, जैसा कि नीचे दिखाया गया है। जब हम एक्सआई का इस्तेमाल करते हैं और मॉडल में i. mealcat शब्द शामिल करते हैं, तो स्ताटा इमेलाकैट 2 और इमियालैक 3 को बनाये जाते हैं जो कि डैमी वैरिएबल हैं, जैसे कि वेटरकैट 2 और जेनेटकैट 3 जो हमने पहले बनाया था। वहाँ वास्तव में mealcat2 और Imealcat2 में कोई अंतर नहीं है जैसा कि आप देख सकते हैं, परिणाम पहले के विश्लेषण के समान हैं अगर हम भोजन के समग्र प्रभाव का परीक्षण करना चाहते हैं तो हम नीचे दिए गए परीक्षण कमांड का उपयोग करते हैं, जो हमें उसी परिणाम भी दिखाता है, जैसा कि हम डमी चर का उपयोग करते हैं। ध्यान दें कि यदि आप यह स्टाटा संस्करण 6 में कर रहे हैं तो इन्हें इमीअलकैट 2 और इमियालैक 3 के बजाय इमीलक 2 और इमियाल 3 नाम दिया जाएगा। स्ताटा 7 में सुधारों में से एक यह है कि चर नाम 8 वर्णों से अधिक लंबा हो सकता है, इसलिए xi कमांड द्वारा बनाए गए चर के नाम संस्करण 6 की तुलना में समझना आसान होते हैं। इस बिंदु से आगे, हम वेरिएबल नामों का उपयोग करेंगे संस्करण 7 में बनाया जाएगा। क्या होगा अगर हम एक अलग समूह को संदर्भ समूह बनना चाहते हैं। अगर हम टैब्लेट के जरिए डमी वैरिएबल बनाते हैं उत्पन्न करें () तो हम आसानी से चुन सकते हैं कि कौन सी चर के छोड़े गए समूह होंगे, उदाहरण के लिए, समूह 3 को छोड़ने देता है। समूह 3 के साथ छोड़ा गया, निरंतर अब समूह 3 का मतलब है और mealcat1 समूह 1-समूह 3 और mealcat2 समूह 2-समूह 3 है । हम देखते हैं कि ये दोनों गुणांक महत्वपूर्ण हैं, यह दर्शाता है कि समूह 1 समूह 3 और समूह 2 से काफी अलग है समूह 3 से काफी अलग है। जब हम एक्सआई कमांड का उपयोग करते हैं, तो हम कैसे चुन सकते हैं कि छोड़े गए समूह कौन सा समूह डिफ़ॉल्ट रूप से, पहला समूह छोड़ा जाता है, लेकिन कहें कि हम चाहते हैं कि समूह 3 को छोड़ा जाए। हम चार कमांड के रूप में नीचे बताए अनुसार स्ताता को बता सकते हैं कि हम चाहते हैं कि वे तीसरे समूह को चर खाने के लिए छोड़े गए समूह हो। तब, जब हम भोजन कमान के जरिए xi कमांड का उपयोग करते हैं तो mealcat3 समूह को छोड़ा जाएगा। यदि आप डेटा फ़ाइल को सहेजते हैं, तो स्ताटा भविष्य स्टाटा सत्रों के लिए यह याद रखेगा। आप तुलना कर सकते हैं और देख सकते हैं कि ये नतीजे उन लोगों के लिए समान हैं जो कि भोजनकांड 1 और मनीकैट 2 को भविष्यवाणियों के रूप में इस्तेमाल करते हैं। 3.3.3 anova कमांड का उपयोग करना हम इस विश्लेषण को anova कमांड का उपयोग करके भी कर सकते हैं। इनोवा कमांड के लाभ यह है कि यह हमें परीक्षण कमान का उपयोग करने के बाद भी बिना किसी भोजन के पूरे प्रभाव का परीक्षण देता है जैसे कि हमने रेग्रेस कमांड के साथ किया था हम मिलते-फिरते भोजन के प्रभाव का अनोवा परीक्षण देख सकते हैं, रेग्रेस कमांड से टेस्ट कमांड के समान है। हम इस पर भी एनोवा के साथ पालन कर सकते हैं, फिर से वापसी कर सकते हैं और उन पैरामीटर अनुमानों की तुलना कर सकते हैं जो हमने पहले किया था। नोट: पैरामीटर का आकलन उसी प्रकार से होता है क्योंकि दोस्ती में उसी तरह कोडित किया जाता है जैसे पुनर्गठन आदेश और इनोवा कमांड में, दोनों ही मामलों में अंतिम श्रेणी (श्रेणी 3) छोड़ा जा रहा है। जब आप रीग्रेस कमांड का उपयोग करते हैं तो आप किस श्रेणी को छोड़ी गई श्रेणी को नियंत्रित कर सकते हैं, जबकि इनोवा, रीग्रेस कमांड हमेशा पिछली श्रेणी को छोड़ देती है 3.3.4 अन्य कोडिंग योजनाएं यह आमतौर पर डमी कोडिंग का उपयोग करने के लिए बहुत सुविधाजनक है, लेकिन यह एकमात्र ऐसा कोडिंग नहीं है जिसका उपयोग किया जा सकता है। जैसा कि आपने देखा है, जब आप डमी कोडिंग का उपयोग करते हैं, तो समूह में से एक संदर्भ समूह बन जाता है और अन्य सभी समूहों की तुलना उस समूह से की जाती है। यह तुलना की सबसे दिलचस्प सेट नहीं हो सकता है। कहते हैं कि आप समूह 2 और 3 के साथ समूह 1 की तुलना करना चाहते हैं, और दूसरी तुलना समूह 2 के साथ समूह 2 की तुलना करना है। आपको एक कोडिंग योजना तैयार करने की आवश्यकता है जो इन 2 तुलना करता है। हम एक स्टेटा प्रोग्राम, xi3 का उपयोग करके यह वर्णन करेंगे। (xi का एक बढ़ाया संस्करण) जो आपको ऐसी तुलनाओं (साथ ही कई अन्य आम तुलना के लिए) की आवश्यकता होती है वेरिएबल्स बनाएंगे। हमने जिन तुलना की व्याख्या की है (2 और 3 के साथ समूह 1 की तुलना करना, और फिर समूहों 2 और 3 की तुलना करना) हेलमर्ट तुलना के अनुरूप है (अधिक विवरण के लिए अध्याय 5 देखें) हम एच का उपयोग करें उपसर्ग (बजाय i। उपसर्ग के बजाय) यह इंगित करने के लिए कि हम चरम खाने वाले कूल्हे पर हेलमर्ट की तुलना करना चाहते हैं। अन्यथा, आप देखते हैं कि xi3 बहुत ही xi कमांड की तरह काम करता है यदि आप पैरामीटर के अनुमानों की तुलना करें (नीचे देखें) आप यह सत्यापित कर सकते हैं कि इमियालकाट 1 के लिए गुणांक समूह 1 का मतलब समूह 2 और 3 (805.71756 - (639.39394 504.37956) 2 233.83081) का मतलब है और इमियालकाट 2 के लिए गुणांक समूह 2 ऋण समूह 3 (639.39 - 504.37 135.01) का मतलब है। इन तुलना दोनों महत्वपूर्ण हैं, यह दर्शाता है कि ग्रुप 1 समूहों 2 और 3 के संयोजन से काफी अलग है, और समूह 2 समूह 3 में काफी भिन्न है। और विपक्ष का मूल्य 3 समूहों के साधनों का औसत नहीं है। Xi3 द्वारा प्रदान की गई कोडिंग योजना का उपयोग करना हम डमी कोडिंग द्वारा प्रदान की गई तुलना में शायद अधिक दिलचस्प परीक्षण करने में सक्षम थे। Xi3 प्रोग्राम अन्य कोडिंग योजनाओं के साथ-साथ कस्टम कोडिंग योजनाओं के अनुसार चर बना सकता है, अधिक जानकारी के लिए सहायता xi3 और अध्याय 5 देखें। 3.4 दो स्पष्ट भविष्यवाणियों के साथ प्रतिगमन 3.4.1 एक्सआई: कमांड का इस्तेमाल करना पहले हम एपीआईएंड का अनुमान लगाने के लिए यर्रेंड का इस्तेमाल कर रहे थे और हमने एक्सआईएंड का प्रयोग करते हुए भी जेनेटक पर विचार किया है हम एक ही मॉडल में एक साथ yrrnd और खाना पकाने दोनों को शामिल कर सकते हैं। हम टेस्ट कमांड के साथ मिलन के समग्र प्रभाव का परीक्षण कर सकते हैं, जो महत्वपूर्ण है। क्योंकि इस मॉडल में केवल मुख्य प्रभाव (कोई इंटरैक्शन नहीं) है, आप बिर्रेंड को वर्ष दौर और गैर-वर्षीय दौर समूह के बीच अंतर के रूप में व्याख्या कर सकते हैं। इमियालकाट 1 के लिए गुणांक (जिसे हम बिमैलाकैट 1 कहते हैं) भोजन कैटेट 1 और मनीकैट 3 और बिमैलाकैट 2 में अंतर है जैसा कि भोजन कैटेट 2 और मनीकैट 3 के बीच अंतर है। सतह के नीचे खिसकाएं और देखें कि गुणांक कैसे भविष्यवाणी किए गए मानों से संबंधित हैं। आउटलैंड और फूड कंट्रीज द्वारा गठित कोशिकाओं को देखने और सेल 1 से सेल 6 तक की कोशिकाओं को देखने की सुविधा देता है। खाने के लिए सम्मान के साथ समूह के भोजनकैक्ट 3 संदर्भ श्रेणी है, और yrrnd yrrnd के संदर्भ में संदर्भ श्रेणी है। नतीजतन, सेल 3 संदर्भ कक्ष है। स्थिर इस सेल के लिए भविष्यवाणी मूल्य है। Yrrnd के लिए गुणांक सेल 3 और सेल 6 के बीच का अंतर है। चूंकि इस मॉडल के मुख्य प्रभाव हैं, यह सेल 2 और सेल 5 या सेल 1 और सेल 4 के बीच का अंतर भी है। दूसरे शब्दों में, बिर्रेंड वह राशि है जिसे आप अनुमानित मूल्य में जोड़ते हैं जब आप गैर-वर्षीय दौर से लेकर वर्षभर के स्कूलों में जाते हैं इमियालैक 1 के लिए गुणांक सेल 1 और सेल 3 के बीच अनुमानित अंतर है। चूंकि इस मॉडल के मुख्य प्रभाव हैं, इसलिए यह सेल 4 और सेल 6 के बीच पूर्वानुमानित अंतर भी है। इसी तरह, BImealcat2 को सेल 2 और सेल 3 के बीच पूर्वानुमानित अंतर है, और सेल 5 और सेल 6 के बीच पूर्वानुमानित अंतर भी है। अतः, गुणांकों के संदर्भ में, भविष्यवाण किए गए मूल्यों, हमें ध्यान देना चाहिए कि यदि आप प्रत्येक कक्ष के लिए अनुमानित मानों की गणना करते हैं, तो वे 6 कोशिकाओं के माध्यम से बिल्कुल मेल नहीं खाते। अनुमानित साधन कोशिकाओं में मनाया गया साधनों के करीब होगा, लेकिन बिल्कुल नहीं। इसका कारण यह है कि हमारे मॉडल में केवल मुख्य प्रभाव है और यह मानता है कि सेल 1 और सेल 4 के बीच का अंतर बिल्कुल कोशिकाओं 2 और 5 के बीच के अंतर के समान है, जो कि कोशिकाओं 3 और 6 के बीच अंतर के समान है। चूंकि मनाया गया मूल्य इस का पालन न करें पैटर्न, भविष्यवाणी साधनों और मनाया गया साधनों के बीच कुछ विसंगति है। 3.4.2 इनोवा कमांड का प्रयोग हम केवल मुख्य प्रभावों के साथ anova आदेश का उपयोग करके एक ही विश्लेषण चला सकते हैं ध्यान दें कि हमें वही जानकारी मिलती है जो हम xi से करते हैं। वापसी आदेश, परीक्षण आदेश के बाद। Anova कमांड स्वचालित रूप से परीक्षण आदेश द्वारा प्रदान की गई जानकारी प्रदान करता है। अगर हम चाहें, तो हम यह करने के बाद ही पैरामीटर अनुमानों का अनुरोध भी कर सकते हैं। एनोवा पिछले एनोवा मॉडल से पैरामीटर अनुमान प्रदर्शित करेगा। हालांकि, एनोवा कमांड उसके निर्धारण में कठोर है कि किस समूह को छोड़ दिया गया समूह होगा और आखिरी समूह को गिरा दिया जाएगा। चूंकि यह कोडन से अलग है, जो हम उपरोक्त प्रतिगमन के आदेशों में इस्तेमाल करते हैं, इसलिए इस ऐनोआ आदेश से पैरामीटर अनुमान ऊपर दिए गए रिगरेशन कमांड से अलग होगा। संक्षेप में, इन परिणामों से पता चलता है कि वर्ष दौर और गैर-वर्षीय स्कूलों के बीच मतभेद महत्वपूर्ण हैं, और तीन खानपान समूहों में अंतर महत्वपूर्ण हैं। 3.5 इंटरैक्शन के साथ कंट्रिक्शनल पिक्चिक्टर हम एक ही विश्लेषण करते हैं जो हमने ऊपर किया था, इस बार में yrrnd द्वारा खाना पकाने का इंटरैक्शन शामिल करने देता है। Xi का उपयोग करते समय एक इंटरैक्शन टर्म को शामिल करना आसान है, जैसा कि नीचे दिखाया गया है हम परीक्षण कमांड के साथ समग्र संपर्क की जांच कर सकते हैं। यह इंटरैक्शन प्रभाव महत्वपूर्ण नहीं है यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि इन इंटरएक्शन शब्दों की उपस्थिति में गुणांकों का अर्थ कैसे बदल जाता है। उदाहरण के लिए, पूर्व मॉडल में, केवल मुख्य प्रभावों के साथ, हम वर्ष के दौर और गैर साल के स्कूलों के बीच अंतर के रूप में ब्री्रंड की व्याख्या कर सकते थे। हालांकि, अब हमने इंटरैक्शन टर्म को जोड़ लिया है, शब्द बायर्रंड सेल 3 और सेल 6 के बीच के अंतर का प्रतिनिधित्व करते हैं, या वर्ष दौर और गैर-वर्षीय स्कूलों के बीच का अंतर होता है जब खाना खातिर 3 (क्योंकि बेनेफेट 3 छोड़े गए समूह थे)। एक बातचीत की उपस्थिति यह दर्शाती है कि वर्ष दौर और गैर-वर्षीय स्कूलों में अंतर भोजन के स्तर पर निर्भर करता है। इंटरेक्शन शब्द बायमीएक्सिरन 1 और बिमाएक्सिर्रन 2, उस सीमा का प्रतिनिधित्व करते हैं, जिस पर वर्ष के दौर के दौर के दौर के स्कूलों में अंतर होता है, जब खाना खाने के लिए 1 और जब खाना मिलते हैं 2 (संदर्भ ग्रुप के साथ तुलना में, मनेक्ट 3)। उदाहरण के लिए शब्द BImeaXyrrn1 भोजन के लिए वर्ष के दौर और गैर-वर्षीय दौर के बीच अंतर का प्रतिनिधित्व करता है, बनाम भोजन के लिए अंतर 3। दूसरे शब्दों में, इस डिजाइन में BImeaXyrrn1 (सेल 1-सेल 4) - (सेल 3-सेल 6) है, या यह दर्शाता है कि जेनरेट के प्रभाव में कितना खाना खाने और भोजन के बीच अंतर है। नीचे मॉडल में गुणांक के मामले में हमने छह कोशिकाओं के लिए अनुमानित मान दिखाए हैं। यदि आप इसकी मुख्य प्रभाव मॉडल से तुलना करते हैं, तो आप देखेंगे कि अनुमानित मान समान हैं IeaXyrrn1 (सेल 4 में) और इमीएक्सायर 2 (सेल 5 में) के अलावा। यदि आप विशिष्ट तुलना करना चाहते हैं तो इन इंटरएक्शन शर्तों को समझने में बहुत मुश्किल हो सकती है। उदाहरण के लिए, यदि आप जरदारी के सरल मुख्य प्रभाव का परीक्षण करने के लिए चाहते हैं, तो सेल 1 के साथ सेल 1 की तुलना करें, तो आप विराम की तुलना BImealcat1 बनाम विपक्ष बी यारंड BImealcat1 BImeaXyrrn1 करना चाहते हैं और जब से विपक्ष और इमियालैक 1 बाहर निकल जाएंगे, हम परीक्षण करेंगे यह परीक्षण महत्वपूर्ण है, यह इंगित करता है कि यर्र्ड का प्रभाव भोजन के लिए 1 समूह महत्वपूर्ण है। जैसा कि हम देखेंगे, ऐसे परीक्षण अधिक आसानी से एनोवा के माध्यम से किए जा सकते हैं। 3.5.2 ऐनोवा का प्रयोग इनओएडी आदेश का उपयोग करते समय इन इंटरैक्शन का निर्माण कुछ हद तक आसान हो सकता है। जैसा कि आप नीचे देख रहे हैं, एनोवा कमांड हमें पूरे मुख्य प्रभावों और इंटरैक्शन की परीक्षा देता है, बिना बाद के टेस्ट कमानों को करने की आवश्यकता है एसएमई कमांड का इस्तेमाल करते हुए सरल मुख्य प्रभावों का परीक्षण करना आसान है। आप स्टेटा के भीतर findit sme टाइप कर देख सकते हैं (देखें कि मैं प्रोग्राम को खोजने के लिए कैसे खोजी कमांड का उपयोग कर सकता हूं और खोज के उपयोग के बारे में अधिक जानकारी के लिए अतिरिक्त सहायता प्राप्त कर सकता हूं)। अब हम प्रत्येक भोजन के प्रत्येक स्तर पर yrrnd के साधारण मुख्य प्रभावों का परीक्षण कर सकते हैं। एसएमई के परिणाम हमें भोजन के 3 स्तरों के प्रत्येक स्तर पर yrrnd का प्रभाव दिखाते हैं। हम यह देख सकते हैं कि भोजन कंटेंट 1 की तुलना टेस्ट कथन का उपयोग करते हुए हमने की गई गणना से की है, हालांकि, एसएई कमांड का उपयोग करते हुए यह बहुत आसान और कम त्रुटि थी। यद्यपि इस खंड ने ध्यान दिया है कि इंटरैक्शन से जुड़े विश्लेषणों को कैसे संभालना है, ये विशेष परिणाम इंटरैक्शन का कोई संकेत नहीं दिखाते हैं। हम भविष्य के विश्लेषण से बातचीत के नियमों को छोड़ने का निर्णय ले सकते हैं, जिनके संबंध में कोई महत्त्वपूर्ण उल्लेख नहीं किया गया है। यह भविष्य के विश्लेषण को सरल करता है, हालांकि इंटरैक्शन टर्म सहित पाठकों को यह सुनिश्चित करने के लिए उपयोगी हो सकता है कि इंटरैक्शन टर्म असंगत है। 3.6 निरंतर और विशिष्ट वैरिएबल 3.6.1 पुनःगमन का प्रयोग करना कहें कि हम एक विश्लेषण में निरंतर और स्पष्ट दोनों चर का विश्लेषण करना चाहते हैं। उदाहरण के लिए, एक ही विश्लेषण में yrrnd और somecol शामिल करें। भविष्यवाणी कमान का उपयोग करके हम अनुमानित मान बना सकते हैं। Somecol द्वारा अनुमानित मानों को ग्राफ़ देता है। Somecol के लिए गुणांक इंगित करता है कि कुछ यूनिट के लिए एपीआईएंड स्कोर में कुछ वृद्धि 2.23 इकाइयों की वृद्धि करने के लिए अनुमानित है। यह उपरोक्त आलेख में दिखाया गया रेखाओं का ढलान है ग्राफ में दो पंक्तियां हैं, एक वर्षीय स्कूलों के लिए और गैर-वर्षीय विद्यालयों के लिए एक है। सरंड के लिए गुणांक -14 9 .16 है, यह दर्शाता है कि 1 यूनिट से जर्दी बढ़ोतरी के तौर पर, एपीआईएंड स्कोर लगभग 14 9 इकाइयों की कमी की उम्मीद है। जैसा कि आप ग्राफ़ में देख सकते हैं, शीर्ष पंक्ति निचली रेखा से लगभग 150 यूनिट अधिक है आप देख सकते हैं कि अवरोधन 637 है और वह है जहां ऊपरी रेखा Y अक्ष को पार करती है जब एक्स 0 है। निचली रेखा लगभग 100 इकाइयों के बारे में लगभग 487 में पार करती है। 3.6.2 ऐनोवा का प्रयोग हम इस विश्लेषण को का उपयोग करके चला सकते हैं इनोवा कमांड इनोवा कमांड मानती है कि चर स्पष्ट हैं, इस प्रकार, हमें निरंतर () विकल्प का उपयोग करने की आवश्यकता है (जिसे संक्षेप में संक्षेप में कहा जा सकता है) यह निर्दिष्ट करने के लिए कि somecol निरंतर परिवर्तनशील है। यदि हम रिग्रेस कमांड (ऊपर) से टी-वैल्यू को स्क्वायर करते हैं, तो हम पाएंगे कि वे अनोवा कमांड के साथ मेल खाते हैं। 3.7 01 निरपेक्ष चर से सतत के इंटरैक्शन पर हम एक विश्लेषण दिखाते हैं जो कुछकोल और एपीआईएक्स के बीच के रिश्ते को देखते थे और इसमें जर्त्र भी शामिल थे। हमने देखा कि यह एक ग्राफ का उत्पादन करता है जहां हमने कुछकोल और एपीआईएक्स के बीच के रिश्ते को देखा था लेकिन दो प्रतिगमन लाइनें थीं, एक दूसरे की तुलना में ऊंची थी लेकिन बराबर ढलान के साथ। इस तरह के एक मॉडल ने मान लिया कि ढलान दो समूहों के लिए समान था। शायद इन समूहों के लिए ढलान अलग हो सकता है गैर-वर्षीय विद्यालयों से शुरू होने वाले इन दो समूहों के लिए अलग से प्रतिगमन चलाने की सुविधा देता है। इसी तरह, साल के दौर के स्कूलों को देखते हैं। ध्यान दें कि प्रतिगमन लाइन का ढलान वर्षीय विद्यालयों के लिए गैर-वर्षीय स्कूलों की तुलना में काफी अधिक है। यह प्रतिगमन समीकरणों द्वारा पुष्टि की जाती है जो वर्षीय विद्यालयों के ढलान को गैर-वर्षीय विद्यालयों (1.3) से अधिक (7.4) के लिए दिखाते हैं। हम इन की तुलना यह देख सकते हैं कि क्या येरकल द्वारा इंटरैक्शन शामिल करके ये एक-दूसरे से काफी अलग हैं। एक निरपेक्ष चर की एक स्पष्ट वैरिएबल से बातचीत 3.7.1 कम्प्यूटिंग इंटरैक्शन मैन्युअल रूप से हम मैन्युअल रूप से somecol के yrrnd द्वारा इंटरैक्शन की गणना के द्वारा शुरू करेंगे। चलो शुरू ताजा और elemapi2 डेटा फ़ाइल का उपयोग करते हुए, स्पष्ट रूप से किसी भी वेरिएबल्स को साफ़ करने का विकल्प जिसे हमने पहले बनाया है। इसके बाद, हमें एक ऐसा वैरिएबल बनाने की सुविधा देता है जो कि कुछ कॉलेज (कुछ रंग) और वर्षीय स्कूलों (yrrnd) को yrxsome कहा जाता है। हम अब प्रतिगमन चला सकते हैं जो परीक्षण करता है कि क्या कुछको के लिए गुणांक साल के स्कूलों और गैर-वर्षीय स्कूलों के लिए काफी अलग है। वास्तव में, yrXsome संपर्क प्रभाव महत्वपूर्ण है। हम दो प्रकार के स्कूलों के लिए प्रतिगमन लाइन दिखाते हुए एक ग्राफ बना सकते हैं जो दिखाते हैं कि उनके प्रतिगमन लाइन कितनी अलग हैं। हम पहले अनुमानित मूल्य बनाते हैं, हम इसे कहते हैं yhata इसके बाद, हम दो प्रकार के स्कूलों के लिए अलग-अलग वैरिएबल बनाते हैं, जिन्हें वर्ष भर के स्कूलों के लिए yhata0 कहा जाएगा और वर्ष दौर स्कूलों के लिए यहा 1। इसके बाद हम कुछ प्रकार के स्कूलों के लिए अनुमानित मूल्यों को ग्राफ कर सकते हैं। आप देख सकते हैं कि कैसे दो लाइनों में काफी अलग ढलान हैं, इस तथ्य के अनुरूप है कि yrxsome बातचीत महत्वपूर्ण थी। सी (ll) विकल्प इंगित करता है कि yhata0 को एक पंक्ति से जोड़ा जाना चाहिए, और yhata1 को डैश्ड लाइनों से जोड़ा जाना चाहिए (क्योंकि हम एल के बाद शामिल थे)। अगर हम एल इस्तेमाल किया था यह एक बिंदीदार रेखा बना दिया होता। धराशायी और बिंदीदार लाइन बनाने के लिए विकल्प Stata 7 पर नए हैं और आप सहायता grsym के माध्यम से अधिक जानकारी पा सकते हैं। हम डेटा अंक सहित एक ही ग्राफ़ को पुनः प्राप्त कर सकते हैं। ऊपर दिए गए ग्राफ़ दोनों प्रकार के स्कूलों के लिए डेटा बिंदुओं के लिए समान प्रकार के डॉट्स का इस्तेमाल किया गया था। दो वर्षीय स्कूलों के लिए गैर-वर्षीय स्कूलों और एपीआईएआईए 2001 के लिए एपीआईएटीए नामक दो प्रकार के स्कूलों के लिए एपीआईएंड स्कोर के लिए अलग-अलग चर बनाते हैं। हम दो प्रकार के स्कूलों के लिए अलग-अलग अंकों को दिखाने के अलावा ऊपर के रूप में समान ग्राफ बना सकते हैं। नीचे हम गैर-वर्षीय स्कूलों के लिए छोटे सर्किलों का उपयोग करते हैं, और वर्षीय स्कूलों के लिए त्रिकोण। दोबारा हम दो समूहों के लिए अलग-अलग रिग्रेसन कर चुके हैं, फिर से दोबारा रिग्रेन्स चलाते हैं, अब इंटरैक्शन टर्म के साथ दोनों प्रकार के स्कूलों के लिए प्रतिगमन दिखाएं। ध्यान दें कि संयुक्त विश्लेषण में somecol के गुणांक गैर-वर्षीय विद्यालयों के लिए somecol के गुणांक के समान है, क्योंकि यह गैर-वर्षीय विद्यालय संदर्भ समूह हैं। इसके बाद, संयुक्त विश्लेषण में yrXsome बातचीत के गुणांक वर्षीय स्कूलों (7.4) शून्य से ब्योमकोल के लिए गैर वर्धमान स्कूलों (1.41) 5.9 9 उपज के लिए बीएसओएमकोल है। यह बातचीत दो प्रकार के स्कूलों के लिए somecol के ढलानों में अंतर है, और यही कारण है कि यह परीक्षण करने के लिए उपयोगी है कि क्या दो प्रकार के स्कूलों के प्रतिगमन लाइन समान हैं। अगर दो प्रकार के स्कूलों में कुछ के लिए समान प्रतिगमन गुणांक था। तो yrxsome बातचीत के लिए गुणांक 0 होगा। इस मामले में, अंतर महत्वपूर्ण है, यह दर्शाता है कि प्रतिगमन लाइनें काफी भिन्न हैं। इसलिए, यदि हम दो प्रतिगमन लाइनों के ग्राफ़ को देखते हैं तो हम प्रतिगमन लाइनों के ढलानों में अंतर देख सकते हैं (नीचे आलेख देखें)। वास्तव में, हम देख सकते हैं कि वर्षीय विद्यालयों (7.4) के ढलान से गैर-वर्षीय विद्यालयों (ठोस रेखा) की एक छोटी ढलान (1.4) है। इन ढलानों में अंतर 5.9 9 है, yrxsome के गुणांक। 3.7.2 xi के साथ बातचीत का कंप्यूटिंग हम इस तरह के विश्लेषण के लिए भी xi कमांड का उपयोग कर सकते हैं। चलो शुरू ताजा और elemapi2 फ़ाइल का उपयोग करें। हम एक मॉडल चला सकते हैं जैसे कि हम ऊपर दिखाए गए मॉडल को एक्सआई कमांड का इस्तेमाल करते हैं आप परिणामों की तुलना उन लोगों के ऊपर कर सकते हैं और देखें कि हमें सटीक परिणाम मिलते हैं। I. yrrndsomecol शब्द 3 शब्द बनाता है, somecol। Iyrrnd2 एक संकेतक चर yrrnd का प्रतिनिधित्व करता है कि क्या स्कूल वर्ष दौर है और चर iyrXsome 2 somecol द्वारा yrrnd की बातचीत का प्रतिनिधित्व करता है। जैसा हमने ऊपर किया था, हम भविष्यवाणिक मूल्यों को बना सकते हैं और दो प्रकार के स्कूलों के लिए प्रतिगमन लाइन दिखाते हुए ग्राफ बना सकते हैं। हम इन कमांड को दिखाते हैं। 3.7.3 एनोवा के साथ कम्प्यूटिंग इंटरैक्शन हम एक मॉडल को भी चला सकते हैं जैसे कि हम दिखाए गए मॉडल को एनोआ आदेश के ऊपर दिखाते हैं। हम शब्द शामिल हैं yrrnd somecol और interaction yrrnrsomecol जैसा कि हम ऊपर दिखाया गया है, हम predict कमांड का उपयोग करके पूर्वानुमानित मानों की गणना और अलग प्रतिगमन लाइनों को ग्राफ़ कर सकते हैं। ये कमांड छोड़े गए हैं इस खंड में हमने पाया कि कुछ लोग और एपीआईएक्स के बीच का रिश्ता इस बात पर निर्भर है कि क्या स्कूल एक साल का दौर विद्यालय या एक गैर-वर्षीय स्कूल है। वर्षीय स्कूलों के लिए, कुछ रंग और एपीआईएक्स के बीच का रिश्ता गैर-वर्षीय स्कूलों के लिए काफी मजबूत था। सामान्य तौर पर, इस प्रकार के विश्लेषण से आप यह जांच सकते हैं कि क्या दो निरंतर चर के बीच के रिश्ते की ताकत स्पष्ट चर के आधार पर अलग-अलग होती है। 3.8 निरंतर और विशिष्ट चर, 123 चर के साथ बातचीत पहले उदाहरणों में दिखाया गया है कि निरंतर चर के साथ प्रतिगमन कैसे करें और एक मानक चर जिसमें 2 स्तर हैं। इन उदाहरणों में 3 स्तरों के साथ एक निश्चित वैरिएबल का उपयोग करके इसका विस्तार होगा हम somecol के साथ मॉडल चलाने के लिए xi कमांड का उपयोग कर सकते हैं। खाना पकाने और इन दो चर की बातचीत इंटरैक्शन के पास अब दो शब्द हैं (इमेक्स Xome 2 और इमेक्स Xome 3)। इस बातचीत का एक समग्र परीक्षण प्राप्त करने के लिए, हम परीक्षण आदेश का उपयोग कर सकते हैं। इन परिणामों से संकेत मिलता है कि समग्र बातचीत वास्तव में महत्वपूर्ण है। इसका मतलब यह है कि 3 समूहों से प्रतिगमन लाइन काफी अलग हैं जैसा कि हमने पहले किया है, पूर्वानुमानित मानों की गणना करें और अनुमानित मानों का एक ग्राफ़ बनाएं ताकि हम देख सकें कि प्रतिगमन लाइन अलग-अलग कैसे होती है। चूंकि हमारे पास तीन समूह थे, हम तीन प्रतिगमन लाइनें प्राप्त करते हैं, प्रत्येक एक प्रकार के भोजन के लिए। ठोस रेखा समूह 1 के लिए है, समूह 2 के लिए धराशायी रेखा, और बिंदीदार रेखा समूह 3 के लिए है। समूह 1 छोड़ा गया समूह था, इसलिए समूह 1 के लिए लाइन का ढलान कुछको के लिए गुणांक है- 9 4 । दरअसल, इस रेखा के नीचे ढलान है यदि हम कुछ के लिए गुणांक को जोड़ते हैं IeaXsome 2 के गुणांक के लिए हम समूह 2, यानी 3.14-.94 उपज 2.2, समूह 2 के ढलान के लिए गुणांक प्राप्त करते हैं। वास्तव में, समूह 2 एक ऊपरी ढलान दिखाता है। इसी तरह, यदि हम कुछ गुणांक को इमेक्स XII 3 के गुणांक में जोड़ते हैं तो हम समूह 3 के लिए गुणांक प्राप्त करते हैं, अर्थात 2.6-9 4 उपज 1.66, समूह 3 के लिए ढलान। तो, 3 समूहों के लिए ढलान का परीक्षण इमेक्स Xome 2 के लिए गुणांक यह परीक्षण किया है कि समूह 2 के गुणांक समूह 1 से अलग है, और वास्तव में यह महत्वपूर्ण था इसी तरह, इमेक्स XII3 के गुणांक की जांच ने परीक्षण किया है कि समूह 3 के गुणांक समूह 1 से अलग है, और वास्तव में यह महत्वपूर्ण था। गुणांक somecol परीक्षण की परीक्षा क्या थी यह गुणांक समूह 1 के गुणांक का प्रतिनिधित्व करता है, इसलिए यह परीक्षण किया गया कि समूह 1 (-0.94) के गुणांक 0 से काफी भिन्न था। यह शायद एक गैर-रोचक परीक्षा है। उपर्युक्त विश्लेषण की तुलना में समूह 1 बनाम 2 की तुलना के रूप में दिलचस्प नहीं लगता है और फिर समूह 2 बनाम 3 की तुलना करना है। ये लगातार तुलना ज्यादा दिलचस्प लगते हैं। हम समूह 2 छोड़े गए समूह बना कर, और फिर प्रत्येक समूह की तुलना 2 समूह से की जाएगी। जैसा कि हमने पहले किया है, हम चार कमांड का उपयोग करने के लिए यह इंगित करने के लिए उपयोग करेंगे कि हम समूह 2 छोड़े गए वर्ग के लिए चाहते हैं और फिर पुन: चलाएं प्रतिगमन अब, आईएमएक्सएक्स 1 का परीक्षण यह बताता है कि समूह 1 के गुणांक समूह 2 से भिन्न है या नहीं, और यह करता है। फिर, इमेक्स XII 3 का परीक्षण क्या 3 समूह के गुणांक के लिए समूह 2 की तुलना में काफी भिन्न है, और यह नहीं है। यह ग्राफ को समझ में आता है और हमारे गुणांक के अनुमान दिए गए हैं, जो कि -9 4 काफी 2.2 से अलग है, लेकिन 2.2 1.66 से काफी अलग नहीं है। 3.8.2 अनोवा का प्रयोग हम एकोवा आदेश का उपयोग करके एक ही विश्लेषण कर सकते हैं, जैसा कि नीचे दिखाया गया है। The anova command gives us somewhat less flexibility since we cannot choose which group is the omitted group. Because the anova command omits the 3rd category, and the analysis we showed above omitted the second category, the parameter estimates will not be the same. You can compare the results from below with the results above and see that the parameter estimates are not the same. Because group 3 is dropped, that is the reference category and all comparisons are made with group 3. These analyses showed that the relationship between somecol and api00 varied, depending on the level of mealcat . In comparing group 1 with group 2, the coefficient for somecol was significantly different, but there was no difference in the coefficient for somecol in comparing groups 2 and 3. This covered four techniques for analyzing data with categorical variables, 1) manually constructing indicator variables, 2) creating indicator variables using the xi command, 3) coding variables using xi3 . and 4) using the anova command. Each method has its advantages and disadvantages, as described below. Manually constructing indicator variables can be very tedious and even error prone. For very simple models, it is not very difficult to create your own indicator variables, but if you have categorical variables with many levels andor interactions of categorical variables, it can be laborious to manually create indicator variables. However, the advantage is that you can have quite a bit of control over how the variables are created and the terms that are entered into the model. The xi command can really ease the creation of indicator variables, and make it easier to include interactions in your models by allowing you to include interaction terms such as i. progfemale. The xi command also gives you the flexibility to decide which category would be the omitted category (unlike the anova command). The anova command eliminates the need to create indicator variables making it easy to include variables that have lots of categories, and making it easy to create interactions by allowing you to include terms like somecolmealcat . It can be easier to perform tests of simple main effects with the anova command. However, the anova command is not flexible in letting you choose which category is the omitted category (the last category is always the omitted category). As you will see in the next chapter, the regress command includes additional options like the robust option and the cluster option that allow you to perform analyses when you dont exactly meet the assumptions of ordinary least squares regression. In such cases, the regress command offers features not available in the anova command and may be more advantageous to use. See the Stata Topics: Regression page for more information and resources on regression with categorical predictors in Stata. 3.10 Self Assessment 1. Using the elemapi2 data file ( use ats. ucla. edustatstatawebbooksregelemapi2 ) convert the variable ell into 2 categories using the following coding, 0-25 on ell becomes 0, and 26-100 on ell becomes 1. Use this recoded version of ell to predict api00 and interpret the results. 2. Convert the variable ell into 3 categories coding those scoring 0-14 on ell as 1, and those 1541 as 2 and 42100 as 3. Do an analysis predicting api00 from the ell variable converted to a 123 variable. Interpret the results. 3. Do a regression analysis predicting api00 from yrrnd and the ell variable converted to a 01 variable. Then create an interaction term and run the analysis again. Interpret the results of these analyses. 4. Do a regression analysis predicting api00 from ell coded as 01 (from question 1) and somecol . and the interaction of these two variables. Interpret the results, including showing a graph of the results. 5. Use the variable ell converted into 3 categories (from question 2) and predict api00 from ell in 3 categories, from somecol and the interaction. of these two variables. Interpret the results, including showing a graph. Click here for our answers to these self assessment questions. 3.11 For more informationMultivariate Statistics: Concepts, Models, and Applications David W. Stockburger Multiple Regression with Categorical Variables When a researcher wishes to include a categorical variable with more than two level in a multiple regression prediction model, additional steps are needed to insure that the results are interpretable. These steps include recoding the categorical variable into a number of separate, dichotomous variables. This recoding is called dummy coding. In order for the rest of the chapter to make sense, some specific topics related to multiple regression will be reviewed at this time. The Multiple Regression Model Multiple regression is a linear transformation of the X variables such that the sum of squared deviations of the observed and predicted Y is minimumized. The prediction of Y is accomplished by the following equation: The b values are called regression weights and are computed in a way that minimizes the sum of squared deviations. Dichotomous Predictor Variables Categorical variables with two levels may be directly entered as predictor or predicted variables in a multiple regression model. Their use in multiple regression is a straightforward extension of their use in simple linear regression. When entered as predictor variables, interpretation of regression weights depends upon how the variable is coded. If the dichotomous variable is coded as 0 and 1, the regression weight is added or subtracted to the predicted value of Y depending upon whether it is positive or negative. If the dichotomous variable is coded as -1 and 1, then if the regression weight is positive, it is subtracted from the group coded as -1 and added to the group coded as 1. If the regression weight is negative, then addition and subtraction is reversed. Dichotomous variables can be included in hypothesis tests for R 2 change like any other variable. Testing for Blocks of Variables A block of variables can simultaneously be entered into an hierarchical regression analysis and tested as to whether as a whole they significantly increase R 2. given the variables already entered into the regression equation. The degrees of freedom for the R 2 change test corresponds to the number of variables entered in the block of variables. Correlated and Uncorrelated Predictor Variables Adding variables to a linear regression model will always increase the unadjusted R 2 value. If the additional predictor variables are correlated with the predictor variables already in the model, then the combined results are difficult to predict. In some cases, the combined result will provide only a slightly better prediction, while in other cases, a much better prediction than expected will be the outcome of combining two correlated variables. If the additional predictor variables are uncorrelated (r 0) with the predictor variables already in the model, then the result of adding additional variables to the regression model is easy to predict. Namely the R 2 change will be equal to the correlation coefficient squared between the added variable and predicted variable. In this case it makes no difference what order the predictor variables are entered into the prediction model. For example, if X 1 and X 2 were uncorrelated (r 12 0) and r 1y 2 .3 and r 2y 2 .4, then R 2 for X 1 and X 2 would equal .3 .4 .7. The value for R 2 change for X 2 given X 1 was in the model would be .4. The value for R 2 change for X 2 given no variable was in the model would be .4. It would make no difference at what stage X 2 was entered into the model, the value for R 2 change would always be .4. Similarly, the R 2 change value for X 1 would always be .3. Because of this relationship, uncorrelated predictor variables will be preferred, when possible. Example Data The following simulated data was generated using Example Student. It is available as a text file and an SPSSWIN sav file . Faculty Salary Simulated Data Salary Gender (0Male, 1Female) Rank (1Assistant, 2Associate, 3Full) Dept Department (1Family Studies, 2Biology, 3Business) Years since making Rank Average Merit Ranking It is fairly clear that Gender could be directly entered into a regression model predicting Salary , because it is dichotomous. The problem is how to deal with the two categorical predictor variables with more than two levels ( Rank and Dept ). Categorical Predictor Variables Dummy Coding - making many variables out of one Because categorical predictor variables cannot be entered directly into a regression model and be meaningfully interpreted, some other method of dealing with information of this type must be developed. In general, a categorical variable with k levels will be transformed into k-1 variables each with two levels. For example, if a categorical variable had six levels, then five dichotomous variables could be constructed that would contain the same information as the single categorical variable. Dichotomous variables have the advantage that they can be directly entered into the regression model. The process of creating dichotomous variables from categorical variables is called dummy coding . Depending upon how the dichotomous variables are constructed, additional information can be gleaned from the analysis. In addition, careful construction will result in uncorrelated dichotomous variables. As discussed earlier, these variables have the advantage of simplicity of interpretation and are preferred to correlated predictor variables. Dummy Coding with three levels The simplest case of dummy coding is when the categorical variable has three levels and is converted to two dichotomous variables. For example, Dept in the example data has three levels, 1Family Studies, 2Biology, and 3Business. This variable could be dummy coded into two variables, one called FamilyS and one called Biology . If Dept 1, then FamilyS would be coded with a 1 and Biology with a 0. If Dept 2, then FamilyS would be coded with a 0 and Biology would be coded with a 1. If Dept 3, then both FamilyS and Biology would be coded with a 0. The dummy coding is represented below. Using SPSSWIN to Dummy Code Variables The dummy coding can be done using SPSSWIN and the Transform, Recode, and Into different Variable options. The Dept variable is the Numeric Variable that is going to be transformed. In this case the FamilyS variable is going to be created. The window on the screen should appear as follows: Clicking on the Change button and then on the Old and New Values button will result in the following window: The Old Value is the level of the categorical variable to be changed, the New Value is the value on the transformed variable. In the example window above, a value of 3 on the Dept variable will be coded as a 0 on the FamilyS variable. The Add button must be pressed to add the recoding to the list. When all the recodings have been added, click on the Continue button and then the OK button. The recoding of the Biology is accomplished in the same manner. A listing of the data is presented below. The correlation matrix of the dummy variables and the Salary variable is presented below. Two things should be observed in the correlation matrix. The first is that the correlation between FamilyS and Biology is not zero, rather it is -.474. Second is that the correlation between the Salary variable and the two dummy variables is different from zero. The correlation between FamilyS and Salary is significantly different from zero. The results of predicting Salary from FamilyS and Biology using a multiple regression procedure are presented below. The first table enters FamilyS in the first block and Biology in the second. The second table reverses the order that the variables are entered into the regression equation. The model summary tables are presented below. In the first table above both FamilyS and Biology are significant. In the second, only FamilyS is statistically significant. Note that both orderings end up with the same value for multiple R (.604). It makes a difference what order the variables are entered into the regression equation in the hierarchical analysis. In the next tables, both FamilyS and Biology have been entered in the first block. The model summary table, ANOVA, and Coefficients tables are presented below. The ANOVA and model summary tables contain basically redundant information in this case. The Coefficients table can be interpreted as Biology making 8.886 thousand dollars less in salary per year relative to the Business department, while the Family Studies department make 12.350 thousand dollars less than the Business department. Note that the Sig. levels in the Coefficients table are the same as the significance levels of the model summary tables presented earlier when each of the dummy coded variables is entered into the regression equation last. Similarity of Regression analysis and ANOVA The results of the preceding analysis can be compared to the results of using the ANOVA procedure in SPSSWIN with Salary as the dependent measure and Dept as the independent. The following table presents the table of means and ANOVA table. Note first that the ANOVA tables produced using the ANOVA command and the LINEAR REGRESSION command are identical. ANOVA is a special case of linear regression when the variables have been dummy coded. The second notable comparison of the tables involves the regression weights and the actual differences between the means. Note that the regression weight for FamilyS in the regression procedure is -12.350 and the difference between the means of the Family Studies department (42.25) and the Business department (54.60) is -12.350. Dummy Coding into Independent Variables Selection of an appropriate set of dummy codes will result in new variables that are uncorrelated or independent of each other. In the case when the categorical variable has three levels this can be accomplished by creating a new variable where one level of the categorical variable is assigned the value of -2 and the other levels are assigned the value of 1. The signs are arbitrary and may be reversed, that is, values of 2 and -1 would work equally well. The second variable created as a dummy code will have the level of the categorical variable coded as -2 given the value of 0 and the other values recoded as 1 and -1. In all cases the sum of the dummy coded variable will be zero. Trust me, this is actually much easier than it sounds. Interpretation is straightforward. Each of the new dummy coded variables, called a contrast . compares levels coded with a positive number to levels coded with a negative number. Levels coded with a zero are not included in the interpretation. For example, Dept in the example data has three levels, 1Family Studies, 2Biology, and 3Business. This variable could be dummy coded into two variables, one called Business (comparing the Business Department with the other two departments) and one called FSvsBio (for Family Studies versus Biology.) The Business contrast would create a variable where all members of the Business Department would be given a value of -2 and all members of the other two departments would be given a value of 1. The FSvsBio contrast would assign a value of 0 to members of the Business Department, 1 divided by the number of members of the Family Studies Department to member of the Family Studies Department, and -1 divided by the number of members of the Biology Department to members of the Biology Department. The FSvsBio variable could be coded as 1 and -1 for Family Studies and Biology respectively, but the recoded variable would no longer be uncorrelated with the first dummy coded variable ( Business ). In most practical applications, it makes little difference whether the variables are correlated or not, so the simpler 1 and -1 coding is generally preferred. The contrasts are summarized in the following table. Dummy Coded Variables The data matrix with the dummy coded variables would appear as follows . The correlation matrix containing the two contrasts and the Salary variable is presented below. Note that the correlation coefficient between the two contrasts is zero. The correlation between the Business contrast and Salary is -.585 with a squared correlation coefficient of .342. This correlation coefficient has a significance level of .001. The correlation coefficient between the FSvsBio contrast and Salary is -.150 with a squared value of .023. In this case entering Business or FSvsBio first makes no difference in the results of the regression analysis. Entering both contrasts simultaneously into the regression equation produces the following ANOVA table. Note that this table is identical to the two ANOVA tables presented in the previous section. It may be concluded that it does not make a difference what set of contrasts are selected when only the overall test of significance is desired. It does make a difference how contrasts are selected, however, if it is desired to make a meaningful interpretation of each contrast. The coefficient table for the simultaneous entry of both contrasts is presented below. Note that the Sig. level is identical to the value when each contrast was entered last into the regression model. In this case the Business contrast was significant and the FSvsBio contrast was not. The interpretation of these results would be that the Business Department was paid significantly more than the Family Studies and Biology Departments, but that no significant differences in salary were found between the Family Studies and Biology Departments. By carefully selecting the set of contrasts to be used in the regression with categorical variables, it is possible to construct tests of specific hypotheses. The hypotheses to be tested are generated by the theory used when designing the study. Categorical Predictor Variables with Six Levels If a categorical variable had six levels, five dummy coded contrasts would be necessary to use the categorical variable in a regression analysis. For example, suppose that a researcher at a headache care center did a study with six groups of four patients each (N is being deliberately kept small). The dependent measure is subjective experience of pain. The six groups consisted of six different treatment conditions. Application of this dummy coding in a regression model entering all contrasts in a single block would result in an ANOVA table similar to the one obtained using Means, ANOVA, or General Linear Model programs in SPSSWIN. This solution would not be ideal, however, because there is considerable information available by setting the contrasts to test specific hypotheses. The levels of the categorical variable generally dictate the structure of the contrasts. In the example study, it makes sense to contrast the two control groups (1 and 2) with the other four experimental groups (3, 4, 5, and 6). Any two numbers would work, one assigned to groups 1 and 2 and the others assigned to the other four groups, but it is conventional to have the sum of the contrasts equal to zero. One contrast that meets this criterion would be (-2, -2, 1, 1, 1, 1). Generally it is easiest to set up contrasts within subgroups of the first contrast. For example, a second contrast might test whether there are differences between the two control groups. This contrast would appear as (1, -1, 0, 0, 0, 0). A third contrast might compare non-drug vs. rug treatment groups, groups 3 and 4 vs. groups 5 and 6 (0, 0, 1, 1, -1, -1). As can be seen, this would be a contrast within the experimental treatment groups. Within the non-drug treatment, a contrast comparing Group 3 with Group 4 might be appropriate (0, 0, 1, -1, 0, 0). Within the drug treatment conditions, a contrast comparing the two drug treatments would be the last contrast (0, 0, 0, 0, 1, -1). Combined, the contrasts are given in the following table. Dummy Coded Variables The following table presents example data and dummy coded contrasts for this hypothetical study. The correlation matrix of the five contrasts and the pain variable is presented below. Note that the correlation coefficients between the five contrasts are all zero. This occurs because all groups have an equal number of subjects. Using pain as the dependent variable and the five contrasts as the independent variables, the regression results tables entering all variables in block 1 are presented below. Of major interest is the Sig. column on the Coefficients table. Note that all contrasts are statistically significant except C5. This can be interpreted as: (1) The treatment conditions were more effective than the control conditions, (2) the two control conditions significantly differed from one another, with placebo more effective than control (3) The drug groups were more effective in reducing pain than the non-drug conditions (4) Acupuncture was significantly more effective than Psychotherapy (5) the two drug treatments were not significantly different from one another. The output from the General Linear Model, Simple Factorial program in SPSSWIN is presented below. Note that it is for practical purposes identical to the ANOVA table produced using the multiple regression program with the dummy coded contrasts. In effect what the General Linear Model program does is to automatically select a set of contrasts and then perform a regression analysis with those contrasts. The General Linear Model program allows the user to specify a special set of contrasts so that an analysis like the one done with dummy coding of contrasts in multiple regression might be performed. It is left for the reader to explore SPSSWIN for this ability. Combinations of Categorical Predictor Variables In the original example data set for this chapter there were three obvious categorical variables, Gender . श्रेणी । and Dept . Gender could be directly entered into the regression model. After dummy coding into two contrasts each, Rank and Dept could be directly entered into the regression model. Difficulties arise, however, when combinations of these categorical variables must be considered. For example, consider Gender and Dept . Rather than two groups and three groups, this combination of categorical variables must be considered as six groups, Male Family Studies, Female Family Studies, Male Biology, Female Biology, Male Business, and Female Business. Dummy coding these data would require five dummy coded contrasts. Three exist, one for Gender and two for Dept . but there is no accounting for the two additional contrasts. They will be the focus of the next topics , interaction effects . EQUAL SAMPLE SIZE Because everything works out much cleaner when equal sample sizes are assumed, this case will be presented first. The example data set has been reduced to twelve subjects, two for each combination of Gender and Dept . The reduced data set is presented below. The situation is now analogous to the earlier case when the categorical variable had six levels. Main Effects A categorical variable with six levels can be dummy coded into five contrasts. The first three contrasts have already been discussed. The first of these contrasts will compare males with females and will comprise the Gender Main Effect . The next two will compare the salaries of the three departments over levels of gender and will be called the Department Main Effect . The dummy codes for these main effects are presented below. Gender Main Effect Department Main Effect This is basically the same coding as discussed earlier, except it is simplified because of the equal number of subjects in each cell. It will later be demonstrated that the correlation coefficients between these dummy coded variables is zero. Interaction Effects Two additional dummy coded variables are needed to account for the categorical variable. These contrasts will comprise the Interaction Effect . In this case the easiest way to find the needed contrasts is to multiply the dummy coded contrast for gender times the dummy coded contrasts for Department. This has the result of changing the sign of the department contrasts for one gender but not the other. The results of this operation appear below. Gender Main Effect Department Main Effect The correlation matrix for this data set is presented below. Note that the contrasts all have a correlation coefficient of zero among themselves. The contrasts will be entered into the regression equation predicting salary in three blocks. The first block will contain C1, the second will contain C2 and C3, while the third will contain C4 and C5. The results of this analysis are presented below. Entering the contrasts in the opposite order has no effect on R Square Change. The value for F Change and Sig. F change is different, however, because different error terms are employed in each case. In this subset of the data, none of the contrasts are significant. The interpretation of the main effects and interaction effects will be the topic of discussion of the next chapter. UNEQUAL SAMPLE SIZE Equal sample size is seldom achieved in the real world, even in the best-designed experiments. Unequal sample size makes the effects no longer independent. This implies that it makes difference in hypothesis testing when the effects are added into the model, first, middle, or last. The same dummy coding that was applied to equal sample sizes will now be applied to the original data with unequal sample sizes. The simplest way to do this is to recode GENDER into C. DEPARTMENT into C2 and C3, and compute C4 and C5 by multiplying corresponding contrasts into the new contrast. For example, C4 could be created by multiplying C1 C2 and C5 could be created by multiplying C1 C3. The data and dummy coded contrasts appear below. The correlation matrix of the contrasts is presented below. Note that the correlation coefficients between the contrasts are not zero. This has the effect of changing the value of R 2 Change for a term depending upon when that term was entered into the model. This is illustrated by entering the two contrasts associated with Dept (C2 and C3) first, second, and last. Main Effects of Dept Entered First Main Effects of Dept Entered Second There are two different ways in which the main effect of Dep t may be entered second in the regression model. The first is after Gender and is presented below. As can be seen, the value of R 2 change for adding C2 and C3 changes only slightly from .379 to .376. A slightly greater change in R 2 change value is observed if the interaction contrasts (C4 and C5) are entered before the main effect of department. Note that the value of R 2 change is greater for Gender (C1) if it is entered last, rather than first. Main Effects of Dept Entered Third Note that the value of R 2 change is only changed slightly depending upon when it was entered into the model. The pattern of results of the significance tests would not change. Main Effect of Gender Given Rank, Dept, Gender X Rank, Gender X Dept, Years, Merit The dummy coded contrasts can be used like any other variables in a multiple regression analysis. In order to find the significance of the effect of Gender given Rank . Dept . Gender X Rank . Gender X Dept . Years . and Merit . the Rank and Gender X Rank effects must be created as dummy coded contrasts. In the following data file the Rank main effect consists of two contrasts: C2a contrasting Full professors with Assistant and Associate professors and C3a contrasting Assistant with Associate professors. The Gender X Rank interaction contrasts (C4a and C5a) are constructed by multiplying the Gender contrast (C1) times the two contrasts for the main effect for Rank. The additional dummy coded variables are added to the data file in the following. Salary is predicted in six blocks (only two are really needed) in the following multiple regression analysis. In a simplified analysis, the first block would contain all variables except Gender (C1) and the second would contain only Gender (C1). As can be seen, the R 2 change for Gender has increased to a value of .120 which is significant. The value of multiple R is not really 1.000, but very high, close to 1.000. For that reason the error variance is extremely small, resulting in significant effects. This illustrates the problem of fitting too few data points with too many parameters. If all the effects mentioned above are entered into the model in a single block, the coefficients table appears as follows. A has been described earlier, the Sig. column is the significance level of that variable if it is entered last in the regression model. Since t 2 F, it is noted that 77.205 2 is equal to 5960.619, within rounding error. In this case, every variable except C4 and Years is statistically significant. The alert reader has probably noted that other interaction terms could be created and entered into the regression model. For example, four dummy coded contrasts could be created such that a Rank X Dept interaction could be found. Multiplying this by the Gender contrast (C1) would result in a three-way Gender X Rank X Dept interaction. ANOVA using General Linear Model in SPSSWIN Although the dummy coding of variables in multiple regression results in considerable flexibility in the analysis of categorical variables, it can also be tedious to program. For this reason most statistical packages have made a program available that automatically creates dummy coded variables and performs the appropriate statistical analysis. In most cases the user is unaware of the calculations being performed in the computer program. This is the case with the General Linear Model program in SPSSWIN. This program is selected in SPSSWIN by Statistics, General Linear Model, and GLM - General Factorial. To perform the Gender by Department analysis discussed earlier in this section, enter Salary as the dependent measure and Gender and Dept as fixed factors. The screen should appear as follows. Click OK and the results are as follows. Note that the F column and Sig. column is identical to the results of the R 2 change analysis presented earlier in this chapter if each of the effects is entered last. This is the meaning of the default Type III Sum of Squares. The interpretation of effects, the result of the dummy coding of categorical variables, is the subject of the next chapter.

विदेशी मुद्रा समाचार यूएसडी जेपी दर

USDJPY यूएस डॉलरजापैनीज येन USDJPY विदेशी मुद्रा बाजार में दूसरा सबसे अधिक कारोबार वाला जोड़ी है, जो 2010 के सभी विदेशी मुद्रा स्पॉट लेनदेन (2010 के ट्रैनियल सर्वेक्षण के अनुसार) के लिए जिम्मेदार है। कुल मिलाकर, अमरीकी डालर (यूएस डॉलर) और जेपीवाई (जापानी येन) 30 से अधिक देशों के सकल घरेलू उत्पाद के लिए खाते हैं, माल और सेवाओं में अंतर्राष्ट्रीय व्यापार के एक महत्वपूर्ण हिस्से के लिए और अंतर्राष्ट्रीय निवेश के एक बड़े हिस्से के लिए। USDJPY बड़े पैमाने पर कारकों से प्रभावित होता है जो यू.एस. डॉलर और जापानी येन के मूल्य, दोनों के बीच एक दूसरे के संबंध में और अन्य मुद्राओं को प्रभावित करते हैं। जापानी येन अन्य एशियाई मुद्राओं की सामान्य दिशा के लिए एक केंद्र के रूप में भी कार्य करता है। संयुक्त राज्य अमेरिका और जापान में आर्थिक स्थिति दुनिया के बाकी हिस्सों पर महत्वपूर्ण प्रभाव पड़ती है। यह जोड़ी एक प्रमुख चाल के बाद की तरफ आंदोलनों के लिए कुख्यात है। एशियाई व्यापार सत्र और यूरोप में सुबह के दौरान, यह जोड़ी ट्रेडिंग वॉल्यूम में वृद्धि प्राप्त करेगी। जापानी येन अक्सर ले जाने वाले ट्रेडों में प्रयोग किया जाता है क्योंकि निवेशक अपनी कम उपज के कारण जापानी येन बेचते हैं और अन्य उच्च उपज देने वाली मुद्राएं खरीदते हैं। जापानी येन दुनिया में तीसरी सबसे अधिक व्यापारिक मुद्रा है, जो सभी विदेशी मुद्रा व्यापार के 17 में से हैं। यू.एस. राष्ट्रीय ऋण के वित्तपोषण का जापान एक प्रमुख विदेशी स्रोत है। USDJPY ट्रेडिंग विशेषताएँ USDJPY को अत्यधिक अस्थिर जोड़ी के रूप में वर्गीकृत किया जाता है और 20-40 पीपी रेंज के बीच अल्पावधि स्पाइक्स अनुभव कर सकता है। अन्य जेपीवाई पार, जैसे कि यूआरजेपीई और जीबीपीजेपीवाई USDJPY के मूल्य आंदोलनों पर एक प्रभाव हो सकता है। USDJPY जोड़ी बेहद लोकप्रिय है और फैल आमतौर पर अपेक्षाकृत कम और प्रतिस्पर्धी है। USD - संयुक्त राज्य अमेरिका AED - संयुक्त अरब अमीरात एआरएस - अर्जेन्टीना AUD - ऑस्ट्रेलिया बीजीएन - बुल्गारिया बीआरएल - ब्राज़ील सीएडी - कनाडा CHF - स्विट्ज़रलैंड CLP - चिली CNY - चीन CZK - चेक गणराज्य डीकेके - डेनमार्क ईजीपी - मिस्र EUR - यूरोपीय संघ GBP - यूनाइटेड किंगडम HKD - हांगकांग एचआरके - क्रोएशिया एचयूएफ - हंगरी IDR - इंडोनेशिया ILS - इज़राइल INR - भारत आईएसके - आइसलैंड JPY - जापान केआरडब्ल्यू - दक्षिण कोरिया केडब्ल्यूडी - कुवैत एलबीपी - लेबनान एलटीएल - लिथुआनिया एलवीएल - लाटविया एमएक्सएन - मेक्सिको MYR - मलेशिया NOK - नॉर्वे NZD - न्यूज़ीलैंड पीएने - पेरू PHP - फिलीपींस PLN - पोलैंड QAR - कतर रॉन - रोमानिया रुब - रूस SEK - स्वीडन एसजीडी - सिंगापुर THB - थाईलैंड TRY - तुर्की TWD - ताइवान डॉलर - संयुक्त राज्य अमेरिका XAG - रजत XAU - सोने XPD - पैलेडियम (औंस) ZAR - दक्षिण अफ़्रीका AED - अर्जेन्टीना AUD - ऑस्ट्रेलिया BGN - बुल्गारिया BRL - ब्राज़ील सीएडी - कनाडा CHF - स्विट्ज़रलैंड CLP - चिली CNY - चीन CZK - चेक गणराज्य डीकेके - डेनमार्क ईजीपी - मिस्र EUR - यूरोपीय संघ जीबीपी - ब्रिटेन (यूनाइटेड किंग एचडीएफसी - हाँग काँग एचआरएफ - हंगरी IDR - इज़राइल आईएलआर - इज़राइल INR - भारत आईएसके - आइसलैंड जेपीवाई - जापान केआरडब्ल्यू - दक्षिण कोरिया केडब्ल्यूडी - कुवैत एलबीपी - लेबनान एलटीएल - लिथुआनिया एलवीएल - लाटविया एमएक्सएन - मेक्सिको MYR - मलेशिया NOK - नॉर्वे NZD - न्यूज़ीलैंड पीएने - पेरू PHP - फिलीपींस PLN - पोलैंड QAR - कतर रॉन - रोमानिया रुब - रूस SEK - स्वीडन एसजीडी - सिंगापुर THB - थाईलैंड TRY - तुर्की TWD - ताइवान डॉलर - संयुक्त राज्य अमेरिका XAG - चांदी XAU - गोल्ड एक्सपीडी - पैलेडियम (औंस) ज़ारा - दक्षिण अफ्रीका प्रबंध निदेशक तकनीकी अनुसंधान लिमिटेड यूएसडीजेपीवाई ने आज उत्साह का एक संक्षिप्त उल्लास देखा जब डोनाल्ड ट्रम्प ने जापान के प्रधानमंत्री आबे के साथ एक दबानेवाला में कहा कि मुद्रा वैल्यूएशन क्वाथस उचित है और हम इसे उचित बना देंगे। अबे अप्रभावी देखा एक फेडरल रिजर्व गवर्नर ने कहा कि वह रिटायर हो रहे थे। ट्रम्प भरने के लिए अब 3 रिक्तियों राष्ट्रपति के लिए मौद्रिक नीति पर अपना निशान मुद्रित करने का अच्छा मौका अगले हफ्ते जेनेट येलन ने कांग्रेस एंड्रॉपी सीपीआई मुद्रास्फीति अद्यतन को जारी किया है। उम्मीदें हैंडलाइन कोर के करीब पहुंचेंगी (चार्ट देखें), फेड को खुश करने के लिए इसलिए, यदि येलेन इतना चुन लेता है, तो वह इस वर्ष 3 वृद्धि के विचार को वापस बाजार का मार्गदर्शन कर सकती है। हाल ही में उस की बाधाएं घट रही हैं (चार्ट देखें) USDJPY ने गणितीय समर्थन से अच्छी तरह से जुड़ाव किया है। नीचे मेरा अद्यतन विश्लेषण एक समय में एक कदम है, लेकिन USDJPY की व्याख्या 5 वीं लहर अग्रिम के प्रारंभिक चरणों में करने के लिए की जा रही है, जो मीटिंग के दौरान काफी हद तक 100 सेरेबल व्हेल्स के बारे में सुनाई गई थी। काफी उबाऊ मुझे आश्चर्य है कि क्या कारण है कि। अनुच्छेद कल 16:15 GMT पर नई ऊंचाइयों के लिए लक्ष्य, शायद एफएक्स परामर्शदाता आईएफएक्सए लिमिटेड कनाडा से सशक्त नौकरियों के आंकड़े शुक्रवार को कनाडाई डॉलर को बढ़ा देते हैं, और आगे USDCAD आगे बढ़ सकता है। इस बीच, अमेरिकी डॉलर एक फर्म नोट पर सप्ताह समाप्त हो रहा है, अध्यक्ष Trump39 के द्वारा उत्साहित कुछ हफ्तों में एक quoteforequalcot कर योजना का अनावरण करने का वादा किया। महान सिंहावलोकन एक अच्छा सप्ताहांत माइक है :-) हाय माइकल, हमेशा के लिए लेख के लिए धन्यवाद क्या आपके पास कोई विचार है अगर कोई ट्रम्प सीमा कर होता है और अगर इसे लागू किया जाना चाहिए वीडियो कल कल 15:05 GMT एफएक्स सक्सोस्ट्रैट्स के लिए हफ्ते पहले मुद्रा के विकास के लिए देखो जब जापान के प्रधान मंत्री शिन्जो आबे ने इस सप्ताह के अंत में ट्रम्प का दौरा किया, सैक्सो बैंक का कहना है कि एफएक्स की रणनीति जॉन हार्डी कैलेंडर घटना कल 15:00 GMT पर

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वर्तमान सदस्यता एलसीएच। सीलार्ट एसए की वर्तमान सदस्यता इन सदस्यों को जोखिम समिति ने मंजूरी दे दी है लेकिन अभी तक उनकी समाशोधन गतिविधि शुरू नहीं की है। अधिक जानकारी के लिए कृपया संपर्क करें membership. frlchclearnet ए एलाइड क्लीयरिंग हाउस (एसीएच) मैं व्यक्तिगत क्लीयरिंग सदस्य (आईसीएम) जी जनरल क्लिअरिंग सदस्य (जीसीएम) एलसीएच। क्लेर्नेट लिमिटेड वर्तमान सदस्यता जिस एक्सचेंज मार्केनेट्स के लिए एलसीएच। सीलेनैट लिमिटेड वर्तमान में केंद्रीय काउंटरपार्टी के रूप में कार्य करता है निम्न संक्षिप्ताक्षरों से ऊपर दी गई सूची में: एलसीएच एनक्लियर - ओटीसी उत्सर्जन एलसीएच एनक्लियर - फ्रेट एलसीएच एनक्लियर - प्रेसिजन मेटल्स लंदन स्टॉक एक्सचेंज डेरिवेटिव्स स्वैपक्लियर ग्लोबल - एससीएम स्वेपक्लियर ग्लोबल - एफसीएम ईयू क्लियरिंग जनादेश - श्रेणी 1 क्लियरिंग सदस्यों के तहत कुछ डेरिवेटिव्स के लिए क्लीयरिंग जनादेश यूरोपीय बाजार बुनियादी ढांचा नियमन (ईएमआईआर) कार्यान्वित किया जा रहा है। यूरोपीय संघ आयोग के नियमों के बल में प्रवेश के आदेश पर चरणबद्ध चरण में चार श्रेणियों में शामिल काउंटरपार्टी प्रकार के द्वारा ट्रिगर किया गया है। यूरोपीय प्रतिभूति और बाजार प्राधिकरण (एएसएमए) द्वारा विनिर्दिष्ट प्रारूप में क्लियरिंग सदस्यों की सूची प्रकाशित करती है ताकि बाज़ार प्रतिभागियों को श्रेणी 1 (परिभाषा नीचे) में शामिल किए जाने वाले लोगों की पहचान की जा सके। तिथि करने के लिए यूरोपीय संघ आयोग ने निम्नलिखित परिसंपत्ति वर्गों के संबंध में कानून को अंतिम रूप दिया है: जी 4 ब्याज दर व्युत्पादक (आईआरडी): नियम (लिंक यहाँ) 21 दिसंबर, 2015 को लागू किया गया है श्रेणी 1 के लिए समाशोधन संबंधी दायित्व 21 जून 2016 को प्रभावी हुआ क्रेडिट डिफ़ॉल्ट स्वैप: 9 मई 2016 को नियम (लिंक यहाँ) लागू हो गए हैं। श्रेणी 1 के लिए समाशोधन संबंधी दायित्व 9 फरवरी 2017 को प्रभावी होगा। कुछ ईईए मुद्राओं आईआरडी: नियम (लिंक यहाँ) 9 अगस्त 2016 को लागू हुआ श्रेणी 1 के लिए समाशोधन दायित्व 9 फरवरी 2017 को प्रभावी होगा। श्रेणी 1 की परिभाषा: श्रेणी 1 में काउंटरपेरिटी शामिल होती है, जो विशिष्ट परिसंपत्ति वर्ग के सदस्यों को समाशोधन करते हैं, जब ESMA उस विशिष्ट परिसंपत्ति वर्ग के लिए समाशोधन दायित्व पर नियम लागू करता है। इस आशय के वर्तमान सूची में प्रतिपक्षों के बारे में जानकारी शामिल है जो स्वैपक्लियर के सदस्यों को या तो जी -4 आईआरडी या ईईए आईआरडीएस के लिए समाशोधन के अधीन 9 अगस्त और प्रतिपक्षों के अधीन समाशोधन वाले सदस्यों को शामिल करते हैं, जो जमानत के अधीन क्रेडिट डिफ़ॉल्ट स्वैप के लिए सीडीएसलेयर के समाशोधन वाले सदस्य हैं। 9 मई 2016. विदेशी मुद्रा शुल्क शुल्क सदस्य शुल्क सदस्य क्लीयरिंग सदस्य समूह के लिए सभी इंटर-डीलर ट्रेड पंजीकरण गतिविधि को कवर करने वाले दो शुल्क टैरिफ से चुन सकते हैं। रजत सदस्य (फिक्स्ड) टैरिफ़ सिल्वर टैरिफ पर क्लियरिंग हाउस द्वारा क्लीयरिंग सदस्य और उसके सदस्य समूह के सदस्यों के लिए सभी इंटर-डीलर ट्रेडिंग गतिविधि को कवर करने के लिए 750,000 का वार्षिक तय समाशोधन शुल्क लगाया जाता है। फीस को 62,500 की किश्तों में बकाया राशि में मासिक भुगतान किया जाता है, और मासिक आधार पर मासिक भुगतान किया जाता है जहां एक सदस्य अंतर वर्ष में जुड़ता है। कांस्य सदस्य (वैरिएबल) टैरिफ कांस्य टैरिफ पर 150,000 का वार्षिक निर्धारण शुल्क लगाया जाता है। 12,500 की 12 किश्तों में मासिक भुगतान और बकाया राशि में फीस का मासिक भुगतान किया जाता है जहां एक सदस्य अंतर वर्ष में जुड़ता है। एक कांस्य टैरिफ सदस्य भी सदस्य शुल्क शुल्क शुल्क में सदस्य मात्रा शुल्क प्रति कैलेंडर वर्ष में पंजीकृत मात्रा के अनुसार सदस्य मात्रा शुल्क प्रभार होगा। फीस को बकाया में मासिक बिल भेजा जाता है टैरिफ चुनना और बदलना: सदस्य या तो टैरिफ में शामिल होने का चुनाव कर सकते हैं। जहां एक सदस्य कांस्य टैरिफ से चांदी के टैरिफ में जाने की इच्छा करता है, अगर वे पिछले महीने के 20 वें दिन तक नोटिस देते हैं, तो वे अगले महीने के 1 9 महीनों के लिए रजत टैरिफ में जाएंगे। उस महीने से, कैलेंडर वर्ष के शेष मासिक किश्तों को रजत टैरिफ पर देय होगा, भले ही कांस्य टैरिफ के तहत पहले से चालान किए गए शुल्क राशि पर ध्यान दिया जाए। सदस्य चांदी के टैरिफ से कांस्य टैरिफ तक नहीं जा सकते। क्लाइंट क्लीयरिंग फीस फॉरेक्सक्लियर क्लाइंट क्लीयरिंग सर्विस के तहत समाशोधन शुल्क क्लीयरिंग सदस्य से शुल्क लिया जाता है, इसके अनुसार ग्राहक शुल्क शुल्क में क्लियरिंग फीस नीचे दी गई है। 1. फीस को बकाया राशि में मासिक बिल भेजा जाता है। 1. 70,000 के बोर्डिंग शुल्क पर एक-एक बोनस प्रत्येक नए विदेशी मुद्रा क्लीयर क्लिअरिंग सदस्य, एफसीएम क्लीयरिंग सदस्य या फॉरेक्स क्लीयर डीलर या संबद्ध के लिए बकाये के एक महीने में बिल भेजा जाएगा, जो एक सदस्य समूह का सदस्य, या एक संबद्ध फर्म है। सदस्य और क्लाइंट संपीड़न शुल्क सदस्य और ग्राहक का शुल्क 1 क् 1 लाख से कम हो जाएगा, जो कि विदेशी मुद्रा क्लीयर संपीड़न का उपयोग करते हैं। प्रति वर्ष 500k की एक टोपी मालिकाना व्यापार के लिए प्रति सदस्य समूह लागू होगी। ग्राहक समाशोधन टोपी से बाहर रखा गया है। क्लाइंट के लिए कोई टोपी लागू नहीं है, या क्लियरिंग ब्रोकर्स क्लिअरिंग क्लाइंट व्यवसाय। एक सदस्य समूह का अर्थ है एक विदेशी क्लीयर क्लीयरिंग सदस्य या एफसीएम क्लीयरिंग सदस्य, इसकी प्रत्यक्ष और अप्रत्यक्ष सहायक कंपनियों और इसकी प्रत्यक्ष और अप्रत्यक्ष होल्डिंग कंपनियां और प्रत्येक ऐसी होल्डिंग कंपनी की हर प्रत्यक्ष और अप्रत्यक्ष सहायक कंपनी समय-समय पर। इस परिभाषा के प्रयोजनों के लिए: (i) सहायक कंपनी का मतलब है जिसमें एक संस्था 50 से अधिक मतदान अधिकार रखती है और (ii) होल्डिंग कंपनी का मतलब है कि किसी अन्य इकाई में 50 से अधिक मतदान अधिकार रखने वाली एक कंपनी। सदस्य समूह के संबंध में एक संबद्ध फर्म का मतलब एक फर्म है जो निम्न परीक्षणों दोनों को संतुष्ट करता है: एक फॉरेस्टक्लियर क्लीयरिंग सदस्य या एफसीएम क्लीयरिंग सदस्य (या इसके सदस्य समूह के किसी अन्य सदस्य) में फर्म में 50 या अधिक मतदान अधिकार हैं और एक या अधिक फॉरेक्सक्लियर क्लीयरिंग सदस्य या एफसीएम क्लियरिंग सदस्यों (या उनके सदस्य समूह के किसी अन्य सदस्य) में फर्म में 50 से अधिक मतदान अधिकार हैं। वोटिंग अधिकार का अर्थ है शेयरधारकों को अपने शेयरों के संबंध में दिए गए अधिकारों या, किसी कंपनी के शेयरधारक नहीं होने के मामले में, सदस्यों पर, कंपनी की सभी सामान्य बैठकों में वोट देने के लिए या सभी मामलों में, मामलों में। एक इकाई के कॉर्पोरेट स्वामित्व में परिवर्तन से टैरिफ में परिवर्तन हो सकता है जो उस पर लागू होता है। यहां प्रयोग की जाने वाली शर्तों को एलसीएच। के नियम पुस्तिका में परिभाषित किया गया है। ईएमआईआर खाता संरचनाएं खाता संरचनाओं पर अधिक जानकारी के लिए कृपया यहां क्लिक करें

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प्रीमियर विदेशी मुद्रा व्यापार समाचार साइट 2008 में स्थापित, फॉरेनलाइन एक प्रमुख विदेशी मुद्रा व्यापार समाचार साइट है जो कि असली एफएक्स व्यापार पेशेवरों के लिए दिलचस्प टिप्पणी, राय और विश्लेषण करती है। नवीनतम व्यापारिक विदेशी मुद्रा व्यापार समाचार प्राप्त करें और वर्तमान में सक्रिय व्यापारियों से वर्तमान अपडेट प्राप्त करें फोरेंसाइव ब्लॉग पोस्ट प्रमुख अग्रणी तकनीकी विश्लेषण चार्टिंग टिप्स, फॉरेक्स विश्लेषण, और मुद्रा जोड़ी व्यापार ट्यूटोरियल की सुविधा देते हैं। वैश्विक विदेशी मुद्रा बाजारों में झूलों का लाभ उठाने के बारे में जानें और हमारे वास्तविक समय के विदेशी मुद्रा समाचार विश्लेषण और केंद्रीय बैंक समाचार, आर्थिक संकेतकों और विश्व की घटनाओं के प्रति प्रतिक्रियाओं को देखें। 2017 - लाइव एनालिटिक्स इंक v.0.8.2659 उच्च जोखिम चेतावनी: विदेशी मुद्रा व्यापार में एक उच्च स्तर का जोखिम होता है जो सभी निवेशकों के लिए उपयुक्त नहीं हो सकता है। उत्तोलन अतिरिक्त जोखिम और ऋण जोखिम उत्पन्न करता है। इससे पहले कि आप विदेशी मुद्रा व्यापार का फैसला करें, ध्यान से अपने निवेश के उद्देश्यों, अनुभव स्तर और जोखिम सहनशीलता पर विचार करें। आप कुछ या सभी अपने प्रारंभिक निवेश को खो सकते हैं, निवेश न करें, जो कि आप खोना नहीं कर सकते। विदेशी मुद्रा व्यापार से जुड़े जोखिमों पर खुद को शिक्षित करें, और अगर आपके कोई प्रश्न हों, तो एक स्वतंत्र वित्तीय या कर सलाहकार से सलाह लें सलाहकार चेतावनी: पूर्ववर्ती अपने ग्राहकों और संभावनाओं के लिए एक शैक्षिक सेवा के रूप में संदर्भित ब्लॉग और आर्थिक और बाजार की जानकारी के अन्य स्रोतों के संदर्भ और लिंक प्रदान करता है और ब्लॉग या सूचना के अन्य स्रोतों की राय या अनुशंसाओं का समर्थन नहीं करता है। क्लाइंट और संभावनाओं को सलाह दी जाती है कि ग्राहक या संभावनाओं के संदर्भ में ब्लॉगों या अन्य सूचना स्रोतों में दिए गए विचारों और विश्लेषण के विश्लेषण और निर्णय लेने के बारे में सावधानीपूर्वक विचार करें। किसी भी ब्लॉग या सूचना के अन्य स्रोतों को ट्रैक रिकॉर्ड बनाने के लिए नहीं माना जाता है। पिछला प्रदर्शन भविष्य के परिणामों की कोई गारंटी नहीं है और इसके लिए विशेष रूप से ग्राहकों और संभावनाओं को सलाह दी जाती है कि वे सलाहकार, ब्लॉगर्स, मनी मैनेजर्स और सिस्टम विक्रेताओं द्वारा किए गए सभी दावों और अभ्यावेदन को किसी भी फंड का निवेश करने या किसी भी विदेशी मुद्रा व्यापारी के साथ खाता खोलने से पहले सावधानीपूर्वक समीक्षा करें। इस वेबसाइट के भीतर मौजूद किसी भी समाचार, राय, अनुसंधान, डेटा या अन्य जानकारी को सामान्य बाजार की टिप्पणी के रूप में प्रदान किया गया है और निवेश या व्यापारिक सलाह का गठन नहीं किया गया है। FOREXLIVE स्पष्ट रूप से किसी भी खो प्राचार्य या मुनाफे के लिए किसी भी दायित्व को अस्वीकार करता है जो ऐसी जानकारी के उपयोग या रिलायंस से प्रत्यक्ष या अप्रत्यक्ष रूप से उत्पन्न हो सकता है। ऐसी सभी सलाहकार सेवाओं के साथ, पिछले परिणाम भविष्य के परिणामों की गारंटी नहीं हैं। टच को देखने के लिए कहीं भी क्लिक करें समाप्त करने के लिए कहीं भी क्लिक करें प्रीमियर फॉरेक्स ट्रेडिंग न्यूज़ साइट 2008 में स्थापित, फॉरेनलाइन एक प्रमुख विदेशी मुद्रा व्यापार समाचार साइट है जो सच्चे एफएक्स व्यापार पेशेवरों के लिए दिलचस्प टिप्पणी, राय और विश्लेषण करती है। नवीनतम व्यापारिक विदेशी मुद्रा व्यापार समाचार प्राप्त करें और वर्तमान में सक्रिय व्यापारियों से वर्तमान अपडेट प्राप्त करें फोरेंसाइव ब्लॉग पोस्ट प्रमुख अग्रणी तकनीकी विश्लेषण चार्टिंग टिप्स, फॉरेक्स विश्लेषण, और मुद्रा जोड़ी व्यापार ट्यूटोरियल की सुविधा देते हैं। वैश्विक विदेशी मुद्रा बाजारों में झूलों का लाभ उठाने के बारे में जानें और हमारे वास्तविक समय के विदेशी मुद्रा समाचार विश्लेषण और केंद्रीय बैंक समाचार, आर्थिक संकेतकों और विश्व की घटनाओं के प्रति प्रतिक्रियाओं को देखें। 2017 - लाइव एनालिटिक्स इंक v.0.8.2659 उच्च जोखिम चेतावनी: विदेशी मुद्रा व्यापार में एक उच्च स्तर का जोखिम होता है जो सभी निवेशकों के लिए उपयुक्त नहीं हो सकता है। उत्तोलन अतिरिक्त जोखिम और ऋण जोखिम उत्पन्न करता है। इससे पहले कि आप विदेशी मुद्रा व्यापार का फैसला करें, ध्यान से अपने निवेश के उद्देश्यों, अनुभव स्तर और जोखिम सहनशीलता पर विचार करें। आप कुछ या सभी अपने प्रारंभिक निवेश को खो सकते हैं, निवेश न करें, जो कि आप खोना नहीं कर सकते। विदेशी मुद्रा व्यापार से जुड़े जोखिमों पर खुद को शिक्षित करें, और अगर आपके कोई प्रश्न हों, तो एक स्वतंत्र वित्तीय या कर सलाहकार से सलाह लें सलाहकार चेतावनी: पूर्ववर्ती अपने ग्राहकों और संभावनाओं के लिए एक शैक्षिक सेवा के रूप में संदर्भित ब्लॉग और आर्थिक और बाजार की जानकारी के अन्य स्रोतों के संदर्भ और लिंक प्रदान करता है और ब्लॉग या सूचना के अन्य स्रोतों की राय या अनुशंसाओं का समर्थन नहीं करता है। क्लाइंट और संभावनाओं को सलाह दी जाती है कि ग्राहक या संभावनाओं के संदर्भ में ब्लॉगों या अन्य सूचना स्रोतों में दिए गए विचारों और विश्लेषण के विश्लेषण और निर्णय लेने के बारे में सावधानीपूर्वक विचार करें। किसी भी ब्लॉग या सूचना के अन्य स्रोतों को ट्रैक रिकॉर्ड बनाने के लिए नहीं माना जाता है। पिछला प्रदर्शन भविष्य के परिणामों की कोई गारंटी नहीं है और इसके लिए विशेष रूप से ग्राहकों और संभावनाओं को सलाह दी जाती है कि वे सलाहकार, ब्लॉगर्स, मनी मैनेजर्स और सिस्टम विक्रेताओं द्वारा किए गए सभी दावों और अभ्यावेदन को किसी भी फंड का निवेश करने या किसी भी विदेशी मुद्रा व्यापारी के साथ खाता खोलने से पहले सावधानीपूर्वक समीक्षा करें। इस वेबसाइट के भीतर मौजूद किसी भी समाचार, राय, अनुसंधान, डेटा या अन्य जानकारी को सामान्य बाजार की टिप्पणी के रूप में प्रदान किया गया है और निवेश या व्यापारिक सलाह का गठन नहीं किया गया है। FOREXLIVE स्पष्ट रूप से किसी भी खो प्राचार्य या मुनाफे के लिए किसी भी दायित्व को अस्वीकार करता है जो ऐसी जानकारी के उपयोग या रिलायंस से प्रत्यक्ष या अप्रत्यक्ष रूप से उत्पन्न हो सकता है। ऐसी सभी सलाहकार सेवाओं के साथ, पिछले परिणाम भविष्य के परिणामों की गारंटी नहीं हैं। टच को देखने के लिए बंद करने के लिए कहीं भी क्लिक करें

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Tastytrade विदेशी मुद्रा

नोट: यह लेख अप्रैल 2013 में लिखा गया था जब मैं एक महीने से भी कम समय के लिए शो देख रहा था। अच्छा और बुरे दोनों अंकों का वर्णन और विश्लेषण करने के लिए गहराई से समीक्षा के लिए कृपया स्वादिष्ट यात्रा देखें - एक निष्पक्ष समीक्षा। दो साल तक शो देखने के बाद मेरे व्यापक लेख यदि आप टेस्टीड्रेड के एक एपिसोड देख चुके हैं अपना समय ले लो और एक तिरछी नज़र रखना TastyTrade बाजार के घंटे के दौरान हर रोज एक लाइव शो चलाता है और वे एक स्थायी रेडियो स्टेशन की तरह कुछ बन गए हैं जो मैं काम करता हूं जब मैं सुनता हूं। क्योंकि मैं इस शो को देख नहीं सकता, क्योंकि मैं एक खुले ऑफिस की अवधारणा में काम करता हूं, कम से कम मैं पूरे दिन अपने सिर फोन पर शो को सुनता हूं और लड़के ओह लड़के वे अपना दिन बेहतर बनाते हैं। अपडेट: आप टेस्टीड्रेड की दूसरी समीक्षा को दो साल पहले पढ़ने के बाद भी कर सकते हैं। टेस्टीड्रेड के बारे में सबसे ज्यादा प्यार करने वाली एक बात यह है कि वे बाजार की दिशा का अनुमान लगाने की कोशिश नहीं करते, कम से कम न तो टॉम और टोनी। वास्तव में वे लगातार आलोचना करते हैं कि कोई भी कैसे कुछ नहीं जानता है और आत्म निर्देशन करने वाले निवेशकों की आधे से एक सदी ने बाजार की दिशा की भविष्यवाणी करने की कोशिश करने के कारण कुछ भी नहीं लेकिन असफलता का परिणाम सामने आया है। उनका पूरा व्यापारिक दृष्टिकोण इंपल्ड अस्थिरता पर आधारित है। क्या अस्थिरता बहुत कम सांख्यिकीय रूप से बोल रही है यह उच्च है और फिर वे उस पर आधारित अपने व्यापारिक निर्णय लेते हैं। यह सब वहाँ शुरू होता है लेकिन वे अपने व्यापार में लागत के आधार को कम करने की कोशिश करते हैं, टीटीए अपने पक्ष व्यापार में छोटे, वास्तव में बहुत छोटे से काम करते हैं, और इसे अक्सर करते हैं इसकी संख्या की उनकी संकल्पना की संख्या: दोनों दिशाओं (बैल और भालू) में बहुत छोटी दांव की एक बड़ी संख्या और बाज़ार की चक्रीयता देने से दोनों पक्ष अंततः विजेताओं को बनाते हैं। वे प्रबंधन विजेताओं के एक मंत्र को भी लागू करते हैं जिसका अर्थ है कि आप हारे हुए प्रबंधन के बजाय जीतने वाली स्थिति बंद कर देते हैं। उनकी पूरी प्रणाली आंकड़ों पर आधारित है, जो लंबे समय से अधिक है, बशर्ते कि पर्याप्त संख्या में घटनाएं हैं, उनके पक्ष में खेलना चाहिए। लेकिन यहां तक ​​कि अगर उस दृष्टिकोण से आपको 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करने के लिए गहराई से समीक्षा के लिए कृपया स्वादिष्ट यात्रा देखें - एक निष्पक्ष समीक्षा। दो साल तक शो देखने के बाद मेरे व्यापक लेख कानूनी सामग्री चेतावनी देखने के लिए इस पृष्ठ के नीचे जाएं: यह पोस्ट सामान्य से अधिक बड़ा होने वाला है। मैंने अप्रैल 2013 में जब मैं कुछ हफ्तों के लिए शो देख रहा था, तो काफी संभवतः एक महीने से अधिक नहीं था, वापस स्वाद के लिए एक समीक्षा लिखी। यह सिर्फ एक और लिखने के लिए उचित है कि अब शो विकसित हो गया है और मुझे दो साल बाद इसके बारे में और अधिक जानकारी हासिल करने और उससे अधिक परिचित होने का अवसर मिला है। स्वाभाविक कुछ विवादास्पद हो गया है इसकी तरह न्यू यॉर्क यांकियों, कट्टरपंथियों और हज़ारों शत्रुओं के साथ, लेकिन बहुत कम लोग तटस्थ रहते हैं मैंने जो कुछ देखा है, उनके पास शत्रुओं के मुकाबले कई प्रेमियों हैं, लेकिन लड़के इसे शत्रुतापूर्ण ढंग से लेते हैं। मैं जुनून को अलग रखना चाहता हूं और इस पद पर उद्देश्य को यथासंभव उचित और निष्पक्ष समीक्षा के रूप में लिखना चाहता हूं जिससे कि लोग अंतहीन अनुत्पादक तर्कों और व्यक्तिगत हमलों में पड़ने के बिना इसे से बाहर का सर्वोत्तम उपयोग कर सकें। मेरा पहला अस्वीकरण: मैं एक स्वाभाविक नाराज़गी नहीं हूं, हालांकि मैंने अतीत में यह धारणा दी थी। जैसा कि आपने देखा, मैंने उनसे एक लेख समर्पित किया, ताकि उनके कारणों को वापस करने में मदद मिल सकें, जब वे लगभग 15000 दर्शकों को एक दिन ही थे और मैंने सोचा कि यह शब्द का प्रसार करना अच्छा है। मैंने कई अवसरों पर उन्हें अलग-अलग कारणों से सीधे अतीत में प्रशंसा की है और मुझे लगता है कि वे खुदरा व्यापारिक दुनिया में कई अच्छी चीजें लाए हैं, जिसे मैं बाद में बताऊंगा। तो, मैं एक नफरत नहीं हूँ अस्वीकरण नंबर दो: मैं स्वार्थी नेटवर्क पर लोगों की तुलना में व्यापारी के रूप में बहुत कम अनुभवी हूं। तो, आपको अपने शब्दों को पवित्र बाइबल के रूप में नहीं लेना चाहिए हालांकि, मैं एक साल में ज्यादातर लोगों के मुकाबले बाजारों में बहुत कट्टरपंथी हूं और सप्ताह में अधिक व्यापार संबंधी सामग्री को उत्सुकतापूर्वक पचाने में कामयाब रहा हूं। आईएम एक सॉफ्टवेयर इंजिनीयर भी है और पिछले 5 सालों में मैंने दर्जनों स्वचालित ट्रेडिंग सिस्टम तैयार किए हैं और मेरे जीवन के अनगिनत घंटे खर्च करने, परीक्षण करने और अनुकूलित करने के लिए खर्च किए हैं। मेरे पास भी एक वित्तीय संस्थान में पूर्णकालिक नौकरी है, इसलिए मैं इस जीवन के हर दूसरे बाजार में सांस लेता हूं। यह मेरा जुनून है। यद्यपि मैं एक आधिकारिक नाराज़ नहीं हूं, मैं इस शो में कुछ चीजें देखता हूं जो मुझे लगता है कि सुधार हो सकता है। बेशक यह ध्यान में रखते हुए कि वे हर किसी को खुश करने के व्यवसाय में नहीं हैं और जब भी आप हर दिन हजारों नेत्र गेंदों के लिए अपनी गर्दन को छूते हैं, तो यह बेहद चुनौतीपूर्ण और आलोचनाओं को नहीं निकालना और हर किसी को बनाने में असंभव है अंत में खुश तो, उसके लिए मेरा सम्मान अच्छे और बुरे के बारे में बीमार बात अच्छे के साथ एक सकारात्मक नोट को बंद करने के लिए पहले बुरे सामान के साथ बीमार जाते हैं I अगर मैंने इसे दूसरे तरीके से किया (अच्छा पहले, बुरा दूसरा) तो लेख एक नकारात्मक स्वर पर समाप्त होगा, जिसे मैं नहीं चाहता। मैं सकारात्मकता और आशावाद के प्रभाव में विश्वास करता हूं और इसे सकारात्मक नोट पर सभी को समाप्त करना पसंद करता है। ये आपके सभी व्यक्तिगत राय हैं, जो एक दोषपूर्ण गैर-परिपूर्ण व्यक्ति हैं, जिनके साथ आप हमेशा सहमत होते हैं। तो, यह यहां जाता है। - दुनिया में कोई एकल व्यापारिक रणनीति सही और श्रेष्ठ नहीं है। अगर ब्रह्मांड में हर कोई एक ही परिपूर्ण लाभदायक रणनीति का कारोबार करता है और कुछ और नहीं, तो अनुमान लगाया जाए कि रणनीति सही और मुनाफे को रोक देती है क्योंकि किसी को खोना है कोई पैसा बनाता है, किसी को इसे खोना है सक्रिय व्यापार के बारे में बात कर रहे थे और यहां निवेश नहीं कर रहे थे। क्योंकि व्यापार पवित्र कंघी बनानेवाले की रेती मौजूद नहीं है, यह अन्य रणनीतियों की आलोचना करने के लिए मेजबानों से बहुत बुद्धिमान अभ्यास नहीं है, जो एक दिशानिर्देश के रूप में इंपल्ड किए गए अस्थिरता रैंक का उपयोग करके विकल्प बेचने पर आधारित नहीं हैं। अन्य व्यापारिक शैलियों की लाभप्रदता और व्यवहार्यता को ध्यान में रखते हुए, इतिहास की अनदेखी कर रहा है गंभीर अनुभवी व्यापारियों के लेखकों द्वारा लिखे गए विशाल अकादमिक सबूतों की अनदेखी करते हुए (आई सीएनबीसी या मार्केट वॉच के बारे में बात नहीं कर रहा है) ऐसा लगभग हर एक दिन होता है। मेरी बात समझाने के लिए, कुछ दिन पहले वे कुछ कह रहे थे जैसे कि प्रवृत्ति के रूप में ऐसी कोई चीज नहीं है, जो बाजारों के किसी एक सिद्धांत के अस्तित्व पर सवाल उठाती है। एक अन्य अवसर पर उन्होंने कछुए व्यापार प्रणाली के बारे में बात की और उद्योग के लिए यह नकारात्मक क्यों था कि उसने एक किंवदंती बनाई, कुछ ऐसी चीज़ पर एक प्रचार जो अतीत में काम करने के लिए बेतरतीब ढंग से हुआ, लेकिन कभी भी लागू नहीं हुआ है विनम्र ब्लॉग जो मामला होने से दूर है। यह सिर्फ दो हाल के उदाहरण हैं लेकिन यह सब कुछ पर लागू होता है: चार्ट विश्लेषण, पैटर्न मान्यता, संदिग्ध विकल्प ट्रेडिंग गतिविधि, व्यापार शैलियों को तोड़ने, प्रवृत्ति अनुयायियों, दीर्घकालिक निवेश आप इसे नाम देते हैं, वे इसे बदनाम करेंगे केवल एक चीज जो काम करती है वह 50 से ऊपर निहित अस्थिरता रैंक पर आधारित विकल्प बेच रही है। एक नौसिखिया व्यापारी बाइबल के रूप में इस सलाह का पालन करेगा, खासकर जब 2-3 दोगों के दो बाजार दिग्गजों से सुना और यही मुझे एक समस्या है साथ में। यह शोध को हतोत्साहित करता है, यह स्व-खोज को हतोत्साहित करता है और व्यक्तिगत धोखेबाज़ व्यापारी को अपने विकास और क्षमता को सीमित करने और उन्हें एक प्रणाली में बांधता है जो अंत में कोई पवित्र कंघी बनानेवाले की रेती नहीं है, केवल बाजारों के व्यापार के लिए एक और दृष्टि है। यह हजारों बहुत सफल निवेशकों को कहां छोड़ देता है, जिन्होंने साल भर में किस्मत का भुगतान किया है, जो क्रेडिट स्प्रेड नहीं बेचते हैं, यह कहां से अनगिनत सीटीए छोड़ देता है, जो पिछले अतीत में राक्षस वायदा के रुझान की सवारी करने में सक्षम थे, जिनके रिटर्न का ठीक से लेखापरीक्षित और दस्तावेज किया गया है यह उन अंदरूनी व्यापारी व्यापारियों को छोड़ देते हैं, जिन्होंने एक बहुत बड़ी दिक्कतें बनाई हैं, इससे पहले कि एक उत्कृष्ट प्रेस विज्ञप्ति जारी की जा रही है और लाखों बनाने या जेल जाने (लगभग हमेशा लाखों बना रही है) बाज़ार यादृच्छिक नहीं हैं और आईवीआर आधारित विकल्पों की बिक्री बाजारों में पैसा बनाने का एकमात्र तरीका नहीं है। - व्यापार छोटे और अक्सर यह सलाह, हालांकि बड़े खातों में और बहुत अनुभवी व्यापारियों के लिए बुद्धिमान हैं, ऐसे धोखेबाज़ और ऐसे व्यापारियों के लिए बहुत हानिकारक हो सकते हैं जिनके इतने बड़े खाते नहीं हैं। अगर आप अक्सर व्यापार करते हैं, सामान्य तौर पर इसका मतलब है कि कई उप-प्रविष्टियां हैं जहां आपके पास अपने पक्ष में गणितीय किनारे नहीं है बहुत सक्रिय व्यापार कई मामलों में एक नशे की लत व्यवहार का परिणाम है, अपने आप को नियंत्रित करने में अक्षमता और अच्छी तरह से अध्ययन किए जाने वाले संक्षिप्त बढ़त के परिणाम नहीं। बहुत सक्रिय व्यापार भी एक दिन नौकरी के साथ ज्यादातर लोगों के लिए उपयुक्त नहीं है। यह भी बहुत तनावपूर्ण है, जो कई व्यक्तियों को केवल संभाल नहीं सकते, अनिवार्य रूप से उनके खातों को नुकसान पहुंचाते हैं। लागत के मामले में, अगर आप प्रति वर्ष 5,000 पदों का व्यापार करते हैं और हर एक के लिए आपको एक डॉलर का खर्च होता है, केवल एक डॉलर जो हास्यास्पद कम कीमत है, आप 10,000 में कमीशन (प्रवेश निकास) खर्च कर रहे हैं। यह मानते हुए कि आपके पास 25,000 खाते हैं, इसका मतलब है कि आपको अपने पोर्टफोलियो पर केवल प्रति वर्ष 40 रिटर्न प्रतिलाभ बनाने की जरूरत है। एक 100,000 पोर्टफोलियो पर आपको सिर्फ 10 तोड़ने के लिए 10 रिटर्न की आवश्यकता होगी। कहने की ज़रूरत नहीं है कि यदि SampP500 औसत पर प्रति वर्ष 7 रिटर्न देता है, और 90-95 के व्यापारियों ने प्रदर्शनों को हराया नहीं, पेशेवरों सहित, तो आपके पोर्टफोलियो के प्रदर्शन पर 10 खींचें सिर्फ आयोगों के कारण अत्यंत हानिकारक है और ज्यादातर मामलों में निश्चित विनाश। लाभदायक मैकेनिकल ट्रेडिंग सिस्टम और सीटीए के कई उदाहरण हैं जो लंबी अवधि के रुझानों को चलाने के आधार पर व्यापार करते हैं, जो प्रति वर्ष केवल 20 या 30 व्यापार कर सकते हैं। आप बाजारों की पिटाई करने की एक बड़ी संभावना के साथ प्रति वर्ष 50 से कम व्यापार करने वाले शक्तिशाली और अच्छी तरह से विविध वैल्यू आधारित ईटीएफ रोटेशन सिस्टम लागू कर सकते हैं। आप इंडेक्स या डिविडेंड ग्रोथ स्टॉक्स में निष्क्रिय रूप से निवेश कर सकते हैं। ये सभी बुनियादी दृष्टिकोण व्यवहार्य दीर्घकालिक विकल्प प्रदान करते हैं और आपको छोटे और अक्सर व्यापार करने की आवश्यकता नहीं है। - उनमें से कुछ प्रथाएं संदिग्ध हैं और मेजबानों के लिए प्रदर्शन के लिए ज़िम्मेदार बड़े हिस्से में हैं उदाहरण के लिए, अगर वाष्पशीलता आपकी बढ़त है तो क्यों नहीं वाष्पशीलता वाले घटक के साथ उत्पाद को स्क्रैप करने वाले बाजारों को दूर करने की कोशिश करें। अध्ययन कहां है कि यह एक लाभदायक उद्यम हो सकता है जैसा कि मैंने कहा, मैं मेजबान के रूप में अनुभव नहीं कर रहा हूं, लेकिन मैंने सैकड़ों व्यापारिक सामग्रियों को पचाया है और मैंने कभी नहीं सुना है कि कोई भी अमीर स्क्रैपिंग वायदा बन रहा है। सूचना है कि मैं यह नहीं कह रहा हूं कि व्यापार वायदा लाभ का असंभव है बिलकूल नही। मैं स्केलिंग के बारे में बात कर रहा हूं अधिक विशेष रूप से विवेकाधीन स्केलिंग (बिना किसी जोखिम प्रबंधन पद्धति के) - यदि बाजार यादृच्छिक हैं (जो उनका मानना ​​है कि), बाजार दिशा की तुलना में प्रवृत्ति के खिलाफ दिशात्मक वायदा बाटियां क्यों नहीं बनाई जाए तो स्केल्पिंग वायदा एक समय के क्षय घटक या अस्थिरता के ढहने के किनारे की पेशकश नहीं करता है, इसलिए वे इसे बनाने की कोशिश कर रहे हैं पूरी तरह से एक माहौल में बाजार की दिशा अनुमान लगाने पर आधारित है जो उनका मानना ​​है कि पूरी तरह कुशल है जाहिर है, यह एक संघर्ष है जहां उनका काम करना (दिशा में सट्टेबाजी) उनके विश्वास के विपरीत है (बाजार यादृच्छिक हैं) यदि बाजार वास्तव में यादृच्छिक रहेगा, तो यह अभ्यास आपको लंबे समय में 50-50 तक ले जाएगा, जो एक बुरा प्रस्ताव है क्योंकि शुद्ध शुद्ध आप कमीशन को खो देंगे और धीरे-धीरे आपके खाते की हत्या करेंगे। - यदि व्यापार छोटा होना जरूरी है तो छोटे पदों पर भारी गिरावट क्यों आती है यदि आप लंबे समय से 80 में तेल जाते हैं और 50 से कम हो जाते हैं, तो आपका नुकसान अंततः बड़े हो जाता है चाहे आप कितने छोटे कारोबार करें। आप हाजिर विदेशी मुद्रा EURUSD को जितना चाहें उतना छोटा व्यापार कर सकते हैं, अगर आप 1.28 में लंबे यूरो पर जाते हैं और यह 1.07 पर आ जाता है तो आपकी हानि एक बिंदु पर महत्वपूर्ण होगी। आप 3500 पर नास्डैक को छोटा कर सकते हैं, जैसा कि आप चाहते हैं जितना छोटा होगा, यदि यह 4500 तक जाता है और आप अपना व्यापार बंद कर देते हैं, तो अंततः यह दर्दनाक हो जाएगा और अगर सभी को ठीक करने के लिए साल लग सकते हैं। मुझे पता है कि मैं इन नंबरों के साथ पैन के लिए सटीक नहीं हूं क्योंकि मैं बॉब ट्रेडर्स ऐप की सदस्यता नहीं ले रहा हूं, लेकिन यह सामान्य धारणा है और लगभग कुछ ऐसे पड़ोस जिन्हें मुझे याद है I यह संभवतः नए व्यापारियों के लिए सबसे हानिकारक प्रथाओं में से एक है और वास्तव में किसी भी व्यक्ति से कम 7 आकृति पोर्टफोलियो के साथ जो मुझे अगले बिंदु पर ले जाता है: काटने के नुकसान - शैतान को नुकसान क्यों रोकना है यह सच है कि, सामान्य तौर पर, हानि को रोकने से अधिकांश व्यापारिक प्रणालियों के प्रदर्शन में कमी आती है। हालांकि, यह आम तौर पर तंग या अच्छी तरह से नहीं रखा गया रोकने के नुकसान के लिए होता है जो अनिवार्य रूप से आप को रोकने के लिए और हानि को अधिक आवश्यक होने से अधिक बार लॉक करने के लिए प्रेरित करते हैं। मेरा मानना ​​है कि कम से कम एक आखिरी दूर सुरक्षित गार्ड को पूंजी की रक्षा के लिए रखा जाना चाहिए। देनदारियों को अनिश्चितकालीन रूप से चलाने की प्रथा वास्तव में अस्वस्थ है क्योंकि इसका कारण यह है कि कॉलर्स की संख्या हर दिन पीड़ित होने की वजह से है। - अपने स्वयं के अध्ययनों की उपेक्षा करना कई अवसरों पर वे अपने अध्ययनों की उपेक्षा करते हैं। मेरे पास उन सभी को गणना करने का समय नहीं है, लेकिन उदाहरण के लिए नुकसान काटने के लिए एक अच्छा अभ्यास है यह केवल न केवल स्वचालित ट्रेडिंग प्रणालियों के प्रोग्रामिंग और परिष्कृत करने के बाद मेरा विश्वास है, यह भी है कि इस तरह के अपने स्वयं के अध्ययनों को प्रदर्शित करता है। क्यों वे अपने हारे हुए अभ्यासों को तोड़ देते हैं, जबकि उनके अपने अध्ययन से पता चलता है कि यह फायदेमंद है। उसी अध्ययन से पता चलता है कि परीक्षणित पक्ष को रोलिंग करके समायोजन अधिक लाभदायक है, फिर भी वे अभी भी इस दिन पर जोर देते हैं कि सबसे अच्छा तरीका अनियंत्रित व्यक्ति को रोल कर रहा है जैसे कि यह अध्ययन कभी नहीं हुआ। यह एक महत्वपूर्ण अध्ययन है जिसमें दो महत्वपूर्ण टेकवेज़ शामिल हैं: कट हाट, रोल टेस्टेड पक्ष, दोनों को नजरअंदाज किया गया सभी विजेताओं के प्रतिशत के आधार पर, जो अंत में एक अप्रासंगिक आंकड़ा है। बहुत अधिक हैं, लेकिन आप मेरी बात समझते हैं। - दिशा में अवधि यदि आप दावा करते हैं कि किनारे आपके ट्रेडों की अवधि में है, तो आपको अंततः सही होने के लिए पर्याप्त समय मिलता है, तो एक दिन की द्विआधारी घटनाओं का काम क्यों करना है जैसे कि कमाई, जहां आप कई विजेताओं को इकट्ठा कर रहे हैं और एक एकल हारने वाला विनाशकारी है जहां आपके पास शून्य मौका है चीजें गलत होने पर स्वयं का बचाव व्यापारिक आय लाभप्रद उद्यम हो सकती है, लेकिन मेरा मानना ​​है कि यह उन दो बहुत ही गंभीर स्रोतों से सिद्ध होने वाले प्रीमियम के खरीद और बिक्री दोनों के संयोजन है जो मैंने कई वर्षों से पालन किया है जो लगातार पैसा कमाते हैं। वैसे भी, एक बिंदु बनाया जाना चाहिए कि इन घटनाओं को अन्य मानक ट्रेडों की तुलना में बहुत छोटी स्थिति आकार के साथ कारोबार किया जाना चाहिए क्योंकि इस अभ्यास में बहुत नकारात्मक अर्थ हैं। - लगातार अन्य लोगों को बेवकूफ बुला रही है, यहां तक ​​कि उन लोगों को भी जो पैसे नहीं दे रहे हैं यद्यपि यह शुरुआत में कुछ लोगों के लिए मज़ेदार हो सकता है, कुछ पुनरावृत्तियों के बाद दर्शक बस इसे थका देता है और गंभीरता से शो के लिए कोई मूल्य नहीं लाता है। व्यापार में कई गंभीर व्यावसायिक व्यापारियों हैं और उनमें से सभी एक-छेद नहीं हैं। निश्चित रूप से उनमें से बहुत से एक तरह से अहंकार होते हैं और संभवत: उन्हें बदले में बेवकूफ कहते हैं। साथ ही, व्यापार की बात नहीं है कि विशेष रूप से किसी शैली को बेवकूफ के रूप में किसी को अर्हता प्राप्त नहीं करनी चाहिए। अन्यथा लगभग सभी एक बेवकूफ हैं, फिर। मैं जानता हूँ कि मैं कर रहा सकता हूँ। द गुड: सभी आलोचनाओं के बावजूद, स्वादिष्ट नेटवर्क में उनके पक्ष में कई सकारात्मक नकारा नहीं जा सकता है: - वास्तविक व्यापारियों के एक नेटवर्क को असली पैसे के साथ असली दांव बनाते हैं, कार्रवाई करने योग्य विचार प्रदान करते हैं और न कि परंपरागत वित्तीय मीडिया के सामान्य बेकार ब्लॉ bla bla जहां गुरु हमेशा शांत और प्रतिभाशाली दिखते हैं यह एक बहुत अधिक मूल्य प्रदान करता है क्योंकि भले ही उनके व्यापार खराब हो जाते हैं, आप हमेशा कुछ सीखते हैं, कम से कम आप यह नहीं सीखते कि क्या करना नहीं है - वे अपने पैसे को प्रबंधित करने के लिए अंडर-प्रदर्शनकारी संस्थानों द्वारा आरोप लगाए जाने वाले कभी-कभी अपमानजनक शुल्क के बारे में बेहिचक जनता को आंख खोलते हैं। - वे बाजारों में दिलचस्पी रखने वाले कई लोगों के लिए व्यापारिक दुनिया के लिए एक अनुकूल परिचय प्रदान करते हैं, जो पहले ही खो गए थे और इंटरनेट पर मौजूद गलत सूचना (ग़लत सूचना) और गड़बड़ी के विशाल समुद्र से निराश हो गए थे। अधिक लोग वास्तव में अपने वित्त के बारे में चिंतित हैं, केवल समाज के लिए अच्छा ही हो सकते हैं। - एक और नेटवर्क - एक और शो - अधिक सामग्री उपलब्ध - जीटी अधिक प्रतिस्पर्धा - अधिक मूल्य छोटा लड़का जीतने को समाप्त करता है - अस्पष्ट और कभी-कभी जटिल अवधारणाओं को शुरू करने के लिए निशुल्क शिक्षा, जिसके लिए आपने अतीत में 2,000 आरोप लगाए थे मैं यह नहीं कह रहा हूं कि व्यापारिक कोच वे लायक नहीं हैं जो वे चार्ज करते हैं। उनमें से कुछ सचमुच हैं। लेकिन वहां बहुत सारे लोग हैं जो वहां से बाहर हैं। - वे हमें सुपर ट्रेडर करेन के साथ पेश कर चुके हैं, जो आखिरी विवरण के लिए अपनी रणनीतियों को समझाने के लिए पर्याप्त हैं। यह दुनिया भर के कई व्यापारियों (मेरे शामिल) की शैली का गठन और प्रभावित करती है और यह बहुत उत्साहजनक और प्रेरणादायक भी रही है। वहाँ संदेह है जो विश्वास करते हैं कि एक मिथक shes मेरा लक्ष्य इस साइट पर लोगों की पहचान प्रकट नहीं करना है। करेन एक वास्तविक व्यापारी है, एक असली फंड और असली रिटर्न प्रबंधन लाखों के साथ। कुछ बुनियादी Google खोज कौशल के साथ आप उसके बारे में, उसके निधियों, प्रबंधन के अधीन परिसंपत्तियां आदि पा सकते हैं - विभिन्न शैलियों का प्रदर्शन करने में महान मूल्य है और मेजबान यह पहचानते हैं यही वजह है कि उन्होंने अन्य शैलियों के व्यापार के बावजूद टिम नाइट, स्लिम, शो ट्रेडर्स को शो के मुख्य भाग के रूप में छोड़ दिया है, जिससे वे सहमत नहीं हैं। आप इस सेगमेंट या दूसरे को पसंद नहीं कर सकते हैं, लेकिन अन्य लोगों को आप सबको देखने के लिए मजबूर करते हैं क्या आप चार्ट विश्लेषण का आनंद लेते हैं क्या आप चक्रीय विश्लेषण पसंद करते हैं क्या आप गति को पसंद करते हैं या व्यापारिक शैलियों को तोड़ते हैं ये हमेशा कुछ ऐसा होता है, जिससे आप अपना ध्यान केंद्रित कर सकते हैं और बाकी को छोड़ सकते हैं तुम्हें चाहिए। - कनाडाई लोगों के लिए आयोग में कटौती और शायद भविष्य में अन्य देशों के लिए। यह एक ठोस लाभ है और मुझे परवाह नहीं है कि अगर मुझे अपने व्यापार के लिए मुआवजे मिलती है मुद्दा यह है कि, आईएम ने टीडी कनाडा के साथ अपने व्यापार के लिए कमीशन में बहुत कम भुगतान किया है और इसके लिए मैं केवल धन्यवाद कह सकता हूँ - वे घर से अकेला पूर्णकालिक व्यापारियों के लिए कंपनी और मनोरंजन प्रदान करते हैं - इसने व्यापार को अधिक मिलनसार बना दिया है, जिससे हमें सोशल नेटवर्क पर अन्य महान लोगों और जैसे-दिमाग वाले व्यापारियों से मिलना पड़े। यह शानदार है और संभव नहीं है कि स्वाभाविकता के अस्तित्व के बिना संभव है। जैसा कि आप देख रहे हैं, आईएम का राय है कि उनके व्यापारिक प्रथाओं में कुछ खामियां हैं जो बहुत अनुभवी नहीं हैं या नहीं अच्छी तरह से पूंजीकृत व्यापारियों (बहुमत) के लिए बहुत खतरनाक हो सकती हैं लेकिन कई अच्छे अंक भी हैं सुधार के लिए कमरा है लेकिन यह केवल अच्छा हो सकता है अन्यथा जीवन बहुत उबाऊ हो जाएगा। पूर्णता उबाऊ है इसलिए यह अब आपके पास है। मेरी खुद की व्यक्तिगत राय अब दो साल से अधिक समय के लिए शो देखने से हुई। नफरत दुनिया के कुछ लोगों के लिए नेतृत्व नहीं करता है। बेशक यह किसी के लिए निराशाजनक हो सकता है, जो अपनी रणनीतियों के बाद बहुत अधिक धन खो चुका है, जो अंत में बताता है कि व्यापार सबसे चुनौतीपूर्ण प्रयासों में से एक है, जो कि कोई भी अपने जीवन में कार्य कर सकता है। यही वजह है कि मेरी सलाह है, इस शो को देखिए और इसके मूल्यों की जितनी भी उतनी ही खामियां पहचान लेंगे नमक के एक अनाज के साथ सभी इसे ले लो समझदार बनो। अध्ययन। आपके के लिए जो उपयोगी हो वह पाएं। कूल सहायता न करें इससे पहले कि आप अंदर कूदते हैं, महीनों के लिए हमेशा कागज़ व्यापार आपके विचारों की वैधता को दर्शाता है। सकारात्मक होने के द्वारा इस शो को अपने लिए अच्छा बनाएं और आपको जो सेगमेंट पसंद हैं यदि आप बिल्कुल भी बिना किसी उपाय के सभी से नफरत करते हैं, तो कम से कम आपके पास इस जीवन में बातचीत का एक और विषय है, जिससे आप एक और दिलचस्प व्यक्ति बना सकते हैं। लोगों द्वारा छोड़ने के लिए धन्यवाद यदि आपको यह लेख पसंद आया तो साझा करने के लिए स्वतंत्र महसूस करें। आप ट्विटर पर मेरे पीछे आ सकते हैं lazytrading इस अच्छी तरह से लिखा लेख के लिए कानूनी सामग्री धन्यवाद देखने के लिए इस पेज के नीचे जाएं। मैंने TastyTrade के बारे में सुना है, लेकिन इस शो के एक प्रशंसक कभी नहीं था। मैं कारेन सुपर ट्रेडर के साथ साक्षात्कार केवल देखा इस अनुच्छेद से मेरा निष्कर्ष यह है कि आपको बहुत सावधान रहना होगा ताकि आप अपने विश्वास और विश्वास को किसी भी 39guru39 पर डाल सकें। यदि उन्हें सफलता का सिद्ध ट्रैक रिकॉर्ड नहीं है, तो आपको नमक के एक अनाज के साथ उनकी सलाह लेनी होगी। सफल व्यापार के केवल 4 सिद्धांत हैं: 1.) आपके पास व्यापार का किनारा होना चाहिए यदि आपके पास व्यापारिक बढ़त नहीं है, तो आप अंततः पैसे खो देंगे। 2.) आपको जोखिम प्रबंधन होना चाहिए। यहां तक ​​कि अगर आपके पास दुनिया में सबसे अच्छी ट्रेडिंग रणनीति है, अगर आपको जोखिम का प्रबंधन नहीं है, तो आप पैसे खो देंगे 3.) आप लगातार होना चाहिए। यह लेख दर्शाता है कि TastyTrade के लोग अपने स्वयं के अध्ययन का पालन नहीं करते हैं और जो कुछ वे उपदेश देते हैं, उनके साथ असंगत हैं। यदि आप एक सुसंगत तरीके से व्यापार नहीं करते हैं, तो दूसरों के लिए आपकी सलाह का पालन करना कठिन है। 4.) आपको इसे सरल रखना है। जटिल रणनीतियों सरल रणनीति से बेहतर नहीं हैं जटिल विचारों में लोगों को बहुत अधिक महत्व दिया जाता है, जब कुछ बेहतरीन ट्रेडों पर लगाए जाने के लिए बहुत आसान है आप ट्विटर पर मेरे अनुसरण कर सकते हैं lienjonathan जहां मैं वास्तविक समय में अपने उच्च संभावना क्रेडिट ट्रेड ट्रेडों कलरव मुक्त करने के लिए। आप अपने फेसबुक पेज को पसंद कर सकते हैं और मेरे सभी खुले और बंद किए गए ट्रेडों को देख सकते हैं और नीचे ट्रैक रिकॉर्ड कर सकते हैं। यह अच्छी तरह से सोचा गया है और व्यापक लेख, एलटी मैं यह नहीं कहा जा सकता था बेहतर है कि मैं Tastytrade से जानकारी का खजाना सीखा है, और इसके लिए मैं बहुत आभारी हूं। हालांकि, यह शिक्षा आर्थिक रूप से बड़ी लागत पर आ गई है। मुझे लगता है कि किसी भी नए व्यापारी के लिए सबसे बड़ा लाभ निम्न है: 1. जितना आप कर सकते हैं उतने सम्मानित स्रोतों से जितना भी हो उतना सीखें। इन दिनों इंटरनेट पर बहुत कचरा है और बुरे से अच्छे को अलग करना मुश्किल हो सकता है। मैं Tastytrade, alternpha, steadyoptions और निश्चित रूप से इस साइट (और मेरी अपनी साइट) जैसे स्रोतों पर विचार करेंगे जानकारी के सम्मानित स्रोत हैं जहां आप व्यापार के बारे में सीख सकते हैं। 2. आँख बंद करके किसी अन्य व्यापारी के व्यापार का पालन न करें। यह ऐसी गलती है जो मुझे लगता है कि बहुत से लोग (मैं व्यक्तिगत अनुभव से बोल सकता हूं), चाहे वह टेस्टीटर के बॉब-द-ट्रेडर्स ऐप पर या मेरी अपनी साइट पर ट्रेडों का पालन कर रहा हो। सभी को यह जानना होगा कि उनके लिए क्या व्यापारिक दृष्टिकोण काम करता है। अपने दृष्टिकोण, जोखिम सहिष्णुता, खाता आकार, आदि को समझने के बिना किसी अन्य व्यापारी के ट्रेडों की प्रतिलिपि बनाएँ। आपदा के लिए एक नुस्खा है। मैं कई विकल्प ट्रेडिंग सेवाओं की सदस्यता लेता हूं और मैं अपने ट्रेडों के बहुत कम नकल करता हूं। यह एक सीखने का मंच है मैं फिर अपना स्वयं का अनुसंधान और जगह ट्रेड करता हूं जो मेरी शैली, जोखिम सहनशीलता और खाता आकार के अनुरूप होता है। इस अनुवर्ती लेख, एलटी लिखने के लिए धन्यवाद। मैं अपने ब्लॉग के लिए एक समान लेख पर काम कर रहा हूं और अब मुझे इस पर किसी भी समय बिताना पड़ेगा क्योंकि आपने सभी ठिकानों को बहुत अच्छी तरह से कवर किया है धन्यवाद अराम, आपने अपना सबक मैन सीखा है मुश्किल है, लेकिन एक तरह से या किसी अन्य को यह हर सफल व्यापारी के लिए होता है मुझे एक सफल सफलता मिली है, जिसे कभी भी कोई दर्द या महत्वपूर्ण नुकसान नहीं हुआ। दर्द और घाटे हमारी स्कूल हैं और अच्छा या बुरा के लिए आपका प्रारंभिक स्कूल स्वादिष्ट था ट्रेड आप लाभप्रद, टिकाऊ व्यापारिक साथी के लिए अपना रास्ता देख रहे हैं। जो माहान है। रास्ते में अच्छी साइट सबसे अच्छी समीक्षा :) अधिक सहमत नहीं हो सकता था। पहले छोटे से क्वाटर्रेड छोटे व्यापार अक्सर मुझे लगता है कि यह आटा नारा था। (लोवल, माफ मामु टॉम), जबकि क्वाट्स्मोल्ट्ट रिश्तेदार हैं, मैं एक निश्चित स्तर पर पूंजी जोखिम को प्रबंधित करने के लिए सहमत हूं लेकिन उद्धृत एक अच्छी सलाह नहीं है यदि व्यापारी के पास एक अच्छी सेटअप ट्रेडिंग योजना नहीं है तो बेहतर ट्रेडों के लिए पूंजी को बेहतर रखता है व्यापार हर रोज़ रोज़ मैं अपने विजेताओं का प्रबंधन करना और हारे हुए घटकों की बदनामी करना पसंद करता हूं क्योंकि किसी दिन लाभदायक होने का मौका मिला है, एक अच्छी योजना नहीं है, स्वार्थीता के लिए भी हारे हुए प्रबंधन के लिए अध्ययन होना चाहिए (उद्देश्य रहा है) मैं दोनों स्वादिष्ट और लज्ज़तवादी दोनों के प्रशंसक हूं ( नए प्रशंसक) आपसे बहुत कुछ सीखें, लोग अच्छे काम करते रहें: डी I39m देर से इस धागे को खोजने के लिए, लेकिन सिर्फ यह कहना चाहता था कि मैं सम्मानजनक, प्रतिष्ठित लोगों के समूह के लिए कितना प्रशंसा करता हूं दुर्भाग्य से, अधिकांश इंटरनेट, मानवीय प्रकृति के वास्तविक रूप से ईर्ष्याल, शातिर अंडरबलली का पर्दाफाश करता है। यह देखने के लिए खुशी है कि यहां मामला नहीं है। मैं आलसी ट्रेडर से एक को छोड़कर मूल पोस्ट और टिप्पणियों में लगभग हर अवलोकन के साथ सहमत हूं, कि quotTOS इतना आसान है, इसलिए अव्यवस्था से मुक्त है, इसलिए सहज ज्ञान युक्त उद्धरण मैंने लगभग पांच महीने पहले एक TOS खाता खोला, और मेरा अनुभव विपरीत 180 डिग्री है। मैंने अपने दिन में कई प्लेटफॉर्म का उपयोग किया है, और सभी पॉजिटिव चर्चाओं और पास-सार्वभौमिक प्रशंसा की टोस बीसी प्राप्त करने के लिए उत्सुक है। खैर, मैं जो कह सकता हूं, मेरे लिए, यह एक बड़ी निराशा हुई है। मुझे यह बेहद मुश्किल, गैर-सहज ज्ञान युक्त, पढ़ने के लिए मुश्किल (सचमुच - अधिकतम ज़ूम पर फ़ॉन्ट भी अविश्वसनीय रूप से छोटा है), और नेविगेट करने के लिए दर्दनाक है। मैंने एक दिन एक टेक टेसन के साथ एक हेल्प सत्र भी निर्धारित किया था, जिसमें प्रश्न के लिए तैयार किए गए सवालों की एक सूची के साथ, आप ऐसा करते हैं, आप उसको कैसे करते हैं, और एक बिंदु पर, तकनीक ने कहा, quot आप जानते हैं, मुझे लगता है कि मैं नहीं जानता कॉल 39can39t39 कई बार एक कॉल beforequot में जाहिर है मैं दूसरों से सवाल पूछ रहा हूँ उस ने कहा, व्यापारिक प्लेटफॉर्म जीवन की कुछ चीज़ों के समान हैं: एक आकार सभी में फिट नहीं है। ToS सबसे निश्चित रूप से मुझे फिट नहीं है वास्तव में, मेरे छोटे रोथ IRA खाता जो मैंने टूस पर खोला था, अब तक एक महीने के लिए निष्क्रिय हो गया है, इसलिए अविश्वसनीय रूप से निराश था मैं इसे जानने और इसका इस्तेमाल करने की कोशिश कर रहा था। मैं अन्य प्लेटफार्मों पर अपने अन्य खातों का व्यापार कर रहा हूं, और अभी तक यह तय करने का फैसला नहीं किया है कि मेरे दूसरे खातों में से किसी एक को मेरा खाता बदलना है या नहीं। I39m निश्चित रूप से सुझावों के लिए खुला है फिर से धन्यवाद, एक सम्मानजनक मंच के लिए, जो (अभी तक) शुक्रगुजार रूप से सामान्य ट्रोल में अनुपस्थित है। आपके इनपुट के लिए धन्यवाद Trader1962 कुछ पसंद करना, तय करना कि क्या अच्छा है या बुरा है, सुंदर या बदसूरत हमेशा एक व्यक्तिपरक कॉल है मेरे मामले में यह विपरीत है मैं हमेशा अन्य प्लेटफार्मों को देखता हूं जब टीओएस और टीओएस की तुलना में मेरे लिए प्राकृतिक आता है। शायद इसलिए क्योंकि यह मैंने पढ़ा पहला पहला था इसलिए मैं पक्षपाती हो सकता है मुझे पता है कि कई व्यापारियों ने मेरी राय साझा की है लेकिन यह कहा जा रहा है कि यह अच्छा है कि आप अपना हिस्सा लें क्योंकि बहुत से अन्य लोग आपको पसंद कर सकते हैं। एक साइज सबके लिए फ़िट नहीं होता है। वाकई शब्द कभी नहीं बोले अपने अनुभव साझा करने के लिए धन्यवाद। एलटी