Warum Ist Das Wetter Schwer Zu Erwarten Mit 100% Genauigkeit Forex

4 Wege zur Prognose von Währungsänderungen Viele Unternehmen haben ein Interesse daran, die Wechselkurse prognostizieren zu können. Ob Sie ein Unternehmen oder ein Händler sind. Mit einer Wechselkursvorhersage, um Ihre Entscheidungsfindung zu leiten, kann sehr wichtig sein, um Risiken zu minimieren und die Rendite zu maximieren. TUTORIAL: Konjunkturindikatoren zu wissen Es gibt zahlreiche Methoden der Prognose von Wechselkursen, wahrscheinlich, weil keiner von ihnen gezeigt worden ist, um anderen überlegen zu sein. Das spricht mit der Schwierigkeit, eine Qualitätsprognose zu generieren. Allerdings wird dieser Artikel wird Ihnen vorstellen, vier der beliebtesten Methoden für die Vorhersage Wechselkurse. Kauf-Power-Parität (PPP) Die Kaufkraft-Parität (PPP) ist vielleicht die beliebteste Methode wegen ihrer Indoktrination in den meisten ökonomischen Lehrbüchern. Der PPP-Prognoseansatz basiert auf dem theoretischen Gesetz eines Preises. Dass identische Waren in verschiedenen Ländern identische Preise haben sollten. Zum Beispiel argumentiert dieses Gesetz, dass ein Bleistift in Kanada der gleiche Preis sein sollte wie ein Bleistift in den USA nach Berücksichtigung des Wechselkurses und ohne Transaktions - und Versandkosten. Mit anderen Worten, es sollte keine Arbitrage Gelegenheit für jemanden, Bleistifte billig in einem Land zu kaufen und verkaufen sie in einem anderen für einen Gewinn. Basierend auf diesem Grundprinzip prognostiziert der PPP-Ansatz, dass sich der Wechselkurs ändern wird, um Preisänderungen aufgrund der Inflation auszugleichen. Angenommen, die Preise in den USA werden voraussichtlich im Laufe des nächsten Jahres um 4 ansteigen, während die Preise in Kanada voraussichtlich um nur 2 ansteigen werden. Die Inflationsdifferenz zwischen den beiden Ländern ist: Das bedeutet, dass die Preise in den USA erwartet werden Steigen schneller in Bezug auf die Preise in Kanada. In dieser Situation würde der Kaufkraft-Paritätsansatz prognostizieren, dass der US-Dollar um etwa 2 abschreiben müsste, um die Preise zwischen beiden Ländern relativ gleich zu halten. Also, wenn der aktuelle Wechselkurs 90 Cent US pro kanadischen Dollar war, dann würde die PPP einen Wechselkurs von: (1 0,02) x (US0,90 pro CA1) US0,918 pro CA1 prognostizieren. Das würde nun 91,8 Cent betragen US einen kanadischen Dollar kaufen. Eine der bekanntesten Anwendungen der PPP-Methode wird durch den Big Mac Index veranschaulicht. Kompiliert und veröffentlicht von The Economist. Dieser unbeschwerte Index versucht zu messen, ob eine Währung unterbewertet oder überbewertet ist, basierend auf dem Preis von Big Macs in verschiedenen Ländern. Da Big Macs in allen Ländern, die sie verkaufen, nahezu universell sind, dient ein Vergleich ihrer Preise als Grundlage für den Index. (Um mehr zu erfahren, schauen Sie sich die Big Mac Index: Food For Thought.) Relative Economic Strength Approach Wie der Name vermuten lässt, sieht die relative ökonomische Stärke Ansatz die Stärke des Wirtschaftswachstums in verschiedenen Ländern, um die Richtung des Austausches zu prognostizieren Preise. Der Grundgedanke dieses Ansatzes beruht auf der Idee, dass ein starkes wirtschaftliches Umfeld und ein potenziell hohes Wachstum eher Investitionen von ausländischen Investoren anziehen. Und um Investitionen in das gewünschte Land zu erwerben, müsste ein Investor die Länderwährung erwerben, was eine erhöhte Nachfrage verursacht, die die Währung schätzen sollte. Dieser Ansatz betrachtet nicht nur die relative ökonomische Stärke zwischen den Ländern. Es bedarf einer allgemeineren Betrachtung und betrachtet alle Investitionsströme. Zum Beispiel ist ein weiterer Faktor, der Investoren in ein bestimmtes Land ziehen kann, Zinssätze. Hohe Zinsen werden Investoren anziehen, die nach der höchsten Rendite ihrer Investitionen suchen, was die Nachfrage nach der Währung erhöht, was wiederum zu einer Aufwertung der Währung führen würde. Umgekehrt können niedrige Zinsen auch manchmal dazu führen, dass Anleger nicht in ein bestimmtes Land investieren oder diese Länderwährung zu niedrigen Zinssätzen leihen, um andere Investitionen zu finanzieren. Viele Investoren taten dies mit dem japanischen Yen, als die Zinssätze in Japan auf extremen Tiefs waren. Diese Strategie ist allgemein bekannt als der Carry-Trade. (Erfahren Sie mehr über die Carry-Trade in Profit von Carry Trade Candidates.) Im Gegensatz zu den PPP-Ansatz, die relative ökonomische Stärke Ansatz nicht prognostizieren, was der Wechselkurs sein sollte. Vielmehr gibt dieser Ansatz dem Investor ein allgemeines Gefühl, ob eine Währung geschätzt oder abgeschrieben wird und ein Gesamtgefühl für die Kraft der Bewegung ist. Dieser Ansatz wird typischerweise in Kombination mit anderen Prognosemethoden verwendet, um eine vollständigere Prognose zu entwickeln. Eine andere gängige Methode zur Prognose von Wechselkursen beinhaltet das Sammeln von Faktoren, die Sie glauben, beeinflussen die Bewegung einer bestimmten Währung und die Schaffung eines Modells, das diese Faktoren auf den Wechselkurs bezieht. Die Faktoren, die in ökonometrischen Modellen verwendet werden, basieren normalerweise auf ökonomischer Theorie, aber jede Variable kann hinzugefügt werden, wenn man glaubt, dass sie den Wechselkurs signifikant beeinflusst. Als Beispiel nehmen wir an, dass ein Prognostiker für ein kanadisches Unternehmen mit der Prognose des USDCAD-Wechselkurses im nächsten Jahr beauftragt wurde. Er glaubt, ein ökonometrisches Modell wäre eine gute Methode zu verwenden und hat erforscht Faktoren, die er denkt, beeinflussen den Wechselkurs. Aus seiner Forschung und Analyse kommt er zu den Faktoren, die am einflussreichsten sind: die Zinsdifferenz zwischen den USA und Kanada (INT), der Unterschied in den BIP-Wachstumsraten (BIP) und den Einkommenswachstumsraten (IGR) Unterschiede zwischen den beiden Länder. Das ökonometrische Modell, das er aufruft, wird gezeigt als: USDCAD (1 Jahr) za (INT) b (BIP) c (IGR) Wir gehen nicht in die Details, wie das Modell konstruiert wird, aber nach dem Modell wird das Variablen INT, GDP und IGR können in das Modell gesteckt werden, um eine Prognose zu generieren. Die Koeffizienten a, b und c bestimmen, wieviel ein bestimmter Faktor den Wechselkurs und die Richtung des Effekts beeinflusst (ob positiv oder negativ). Sie können sehen, dass diese Methode wahrscheinlich der komplexeste und zeitaufwendigste Ansatz aller bisher diskutierten ist. Sobald jedoch das Modell gebaut ist, können neue Daten leicht erworben und in das Modell gesteckt werden, um schnelle Prognosen zu generieren. Der letzte Ansatz, den Sie sich vorstellen, ist das Zeitreihenmodell. Diese Methode ist rein technischer Natur und beruht nicht auf einer ökonomischen Theorie. Einer der populäreren Zeitreihenansätze heißt der autoregressive Gleitender Durchschnitt (ARMA). Die Begründung für die Anwendung dieser Methode basiert auf der Idee, dass vergangenes Verhalten und Preismuster verwendet werden können, um zukünftiges Preisverhalten und Muster vorherzusagen. Die Daten, die Sie benötigen, um diesen Ansatz zu verwenden, ist einfach eine Zeitreihe von Daten, die dann in ein Computerprogramm eingegeben werden können, um die Parameter abzuschätzen und im Wesentlichen ein Modell für Sie zu erstellen. Forecasting Wechselkurse ist eine sehr schwierige Aufgabe, und aus diesem Grund, dass viele Unternehmen und Investoren einfach ihr Währungsrisiko absichern. Allerdings gibt es noch andere, die Wert bei der Prognose von Wechselkursen sehen und die Faktoren verstehen wollen, die ihre Bewegungen beeinflussen. Für Leute, die lernen wollen, um Wechselkurse zu prognostizieren, sind diese vier Ansätze ein guter Ausgangspunkt. (Erfahren Sie mehr über Währungen und Forex Trading in Top 10 Forex Trading Regeln.) Weil Wetter Muster sind chaotisch. Um die Wikipedia auf die Chaos-Theorie zu zitieren: Chaos: Wenn die Gegenwart die Zukunft bestimmt, aber die ungefähre Gegenwart die Zukunft nicht näher bestimmt. Wenn Sie Temperatur, Luftdruck, Feuchtigkeit und Vorhandensein von Wolken messen, erhalten Sie nur an einigen Orten ungefähre Zahlen, so dass Sie die wahre Verteilung dieser Parameter im ganzen Raum nicht kennen. Die Ungenauigkeiten summieren sich, und chaotische Systeme sind unfehlbar für Ungenauigkeiten. Zum Beispiel würde eine gepflasterte Straße in Florida, die nicht in Ihrem Modell berücksichtigt wurde, mehr Wärme von der Sonne absorbieren als ein Wald während des Tages (wenn nicht von dichten Wolken bedeckt), zunehmende Lufttemperatur und Druck, die wiederum ändern können Windrichtung und beeinflussen die Feuchtigkeit und die Wolkenbildung. Die Wolkenbildung beeinflusst die Temperaturverteilung und so weiter. Es ist möglich, das Wetter auf einer kurzen Zeitskala vorherzusagen, weil es sich nicht plötzlich ändert, aber bei längeren Zeitskalen werden chaotische Effekte signifikant. Die Wettermodelle werden allmählich erweitert, indem sie dichtere Sensorgitter, genauere Karten, häufiger und detailliertere Satellitennavigation usw. verwenden. Es gibt auch Verbesserungen in mathematischen und Berechnungsmodellen, aber sie sind schwerer zu erklären. 4.1k Ansichten middot View Upvotes middot Nicht für Reproduktion Mehr Antworten Unten. Verwandte Fragen Was hält uns von der Vorhersage des Wetters perfekt Ist der Farmer039s Almanach genau ist es auf der Wissenschaft Meteorologie basiert Oder ist es nur Fiktion Regen: Ist es möglich, genau vorhersagen Monsun Warum sind europäische Computer-Modell Wettervorhersagen genauer über Wetter in den USA als US-Prognosen sind die Geheimnisse der Wettervorhersage-Modelle, ausgesetzt Warum sind die Europäer besser bei der Vorhersage von Wetter Wie ist das Klima und das Wetter vorhergesagt Here039s die kurze Antwort: Wettervorhersage in einer unvollkommenen Wissenschaft. Durch jahrzehntelange Forschung haben Meteorologen mit Werkzeugen, die es uns erlauben, genau genau vorhersagen Wetter kurzfristig mit numerischen Modellierung und Prognose-Analyse. Über den Umfang von etwa einer Woche hinaus sinkt die Sicherheit in diesen Prognosen deutlich. Das ist, weil das Wetter auf einem unendlich komplexen und ständig wechselnden System basiert, mit ein bisschen Chaos zum Spass geworfen. Die Bewegung und das Verhalten von großflächigen Wettersystemen sind etwas verstanden, weshalb Faktoren wie Wind, Druck, Temperatur und Ausfallmöglichkeit alle ein paar Tage vorhersehbar sind. Wenn wir einen Sturm über die westlichen Ebenen sehen, die sich nach Osten bewegen, können diese Daten (der aktuelle Zustand der Atmosphäre) verwendet werden, um vorherzusagen, was als nächstes passieren wird. Dies wird kontinuierlich alle 12 Stunden mit Daten von Wetterballons (und anderen Beobachtungen) in den USA durchgeführt, um die genaueste Vorstellung von dem wechselnden Wetter zu erhalten. Nun, wie weit können Sie extrapolieren weit variieren, weshalb, wenn Sie weit genug gehen, die Vorhersagen, wenn geplante Start wie ein Teller mit Spaghetti aussehen. Zum Beispiel sind hier einige der Modellvorhersagen, wo Hurrikan Irene am Ende würde. Die Startvariablen, die garantiert werden, um etwas ausgeschaltet zu sein (weil wir es wirklich gut in der Atmosphäre probieren können, um das kristallklare Bild zu bekommen, das man brauchen würde Erstellen Sie ein quotperfectquot-Modell, sind verantwortlich für die Divergenz in diesen Statistiken Meteorologen müssen festlegen, welche Modell-Ausgabe kann die genaueste, die zu verwerfen, die sich auf, und oft nehmen eine Summe oder Durchschnitt von vielen möglichen Ausgängen und rufen Sie, dass Das wahrscheinlichste Szenario, die Genauigkeit verbessert sich, wenn die Zeit sich dem Punkt nähert, den wir prognostizieren wollen, denn wir gewinnen ein vollständigeres Bild von dem, was sich entfaltet. Weit genug in die Zukunft, und es ist wirklich ein großes Ratenspiel Berücksichtigung ist, dass die aktuellen numerischen Modelle auf der ganzen Welt für synopticmesoscale Skala Wettervorhersage verwendet werden, haben nur eine Auflösung auf ca. 10km2 Dies bedeutet, dass alle 10 Quadratkilometer als ein Punkt behandelt werden (mit den gleichen Eingangsvariablen) - machen Prognosen von Ereignissen wie regen sehr schwierig mit einem hohen Maß an Genauigkeit für einen SPEZIFISCHEN Standort. Dies ist der Grund, warum Regenwahrscheinlichkeitsprognosen nicht auf Quoten basieren, sind die Chancen, dass es hier regen wird, sondern stattdessen Prozent des Prognosebereichs, der Regen innerhalb des vorgegebenen Zeitfensters erhalten wird. Dies sind nur einige der vielen Gründe, warum es schwierig ist Aufgabe. Sie müssen nur verstehen, wieviele Variablen es gibt und wie sie sich in Beziehung zueinander und anderen Faktoren ändern. Hoffentlich hilft dies und andere Benutzer können die Lücken ausfüllen, die ich wahrscheinlich noch verlassen habe. 1.1k Aufrufe middot View Upvotes middot Nicht für Reproduktion In der modernen Wettervorhersage werden numerische Modelle meist verwendet. Trotz der Tatsache, dass wir das Wetter manuell vorhersagen konnten, wurden die manuellen Vorhersagefähigkeiten in zahlreichen Aspekten durch numerische Modellierung überschritten. Also betrachte ich die Frage, warum die numerischen Modelle das Wetter nicht genauer vorhersagen können. In einem Wort ist es wegen der Unsicherheit. Es existiert in vielen Aspekten: 1, Die Ungewissheit der atmosphärischen Bewegung. Es gibt so viele Arten von physikalischen Phänomenen beteiligt. Wir verstehen sie nicht alle in jedem Detail 2, Die Ungewißheit in der Formulierung der Bewegungsgleichungen, die verwendet werden, um die Atmosphäre in den numerischen Modellen zu beschreiben. 3, Die Unsicherheit bei der Parametrisierung bestimmter wichtiger physikalischer Phänomene. Im numerischen Modell verwenden wir Dutzende von Parametrisierungen, um die kleinräumigen Bewegungen oder andere komplexe Phänomene, wie Konvektion, zu beschreiben. Es beruht auf Erfahrung. 4, Die Unsicherheit in den Anfangsbedingungen. Wir haben begrenzte Beobachtungsdaten. In einem globalen numerischen Modell benötigen wir Daten bei 27x181x360 Gitterpunkten (1 Grad von 1 Grad globales Modell mit 27 vertikalen Ebenen, nicht einschließlich der Wechselwirkung zwischen Atmosphäre und Ozean, Land etc.) und jeder Rasterpunkt benötigt Temperatur, Windgeschwindigkeit, Feuchtigkeit , Etc. Daten. Wir sind nicht in der Lage, sie alle zu bekommen, vor allem onover ozeanischen und schlecht besiedelten Gebieten 347 Aufrufe middot View Upvotes middot Nicht für Reproduktion Geschrieben 164w ago middot Upvoted von Chuck Doswell. Ich bin seit Mitte der 1970er Jahre ein Forschungsmeteorologe und Robert Fajber. I039m eine Klimaphysik PHD-Studentin auf der globalen Atm Die kurze Antwort: Die Atmosphäre ist ein dynamisch chaotisches System. Infolgedessen werden zwei Lösungen für einen zukünftigen Zustand der Atmosphäre, die durch ein numerisches Wettervorhersagemodell (NWP) erzeugt werden, das im Ausgangszustand nahezu identisch ist, schließlich divergieren. Das heißt, auch sehr kleine Unterschiede in den Anfangsfeldern zweier Modellsimulationen führen zu Fehlern, die wachsen - oft exponentiell. Und da es praktisch nicht möglich ist, den Zustand mit absoluter Präzision zu messen (Instrumentenfehler, unresolvablesub Rastermaßstäbe, die parametrisiert werden müssen, Lücken in den Beobachtungen, die Notwendigkeit zu interpolieren usw.), wird es immer geben Sei nichtlineares Fehlerwachstum, das letztlich die Nützlichkeit einer Vorhersage zerstört. Bei der modernen NWP tritt diese Fehlersättigung gewöhnlich innerhalb von nur 7 Tagen bis zu 10-12 Tagen für die Vorhersage von großflächigen Wetterverhältnissen auf (diejenigen, die Wellungen im Strahlstrom und große Flächen von anomalem Hoch - oder Niederdruck beinhalten) Und innerhalb von 2-3 Tagen für kleinere Wetter. Natürlich ist die Rate des nichtlinearen Fehlerwachstums sehr empfindlich gegenüber der Qualität und Dichte der Beobachtungsinputs, die verfügbar sind, um assimiliert zu werden, und die resultierende Analyse an einem gegebenen Tag für einen gegebenen Modellzyklus der atmosphärischen Zustand zu der Zeit und die Qualität der Modell. Schließlich haben Modelle Vorurteile, werden mit unvollkommener Physik konstruiert, Parametrisierungen, die partielle Kenntnisse über die Funktionsweise von Prozessen darstellen, die nicht explizit durch ein gegebenes Modell (zB Konvektion für ein globales NWP-Modell wie das GFS) auflösbar sind, Oder Energie und viele andere Mängel. Ganze Bücher und Tausende von technischen Artikeln sind zu diesem Thema geschrieben. 1.2k Aufrufe middot View Upvotes middot Nicht für Reproduktion Okay. Da du meine Antwort angefordert hast, werde ich eine sehr kurze Antwort geben, da die Experten diese Frage bereits geprüft haben. Sie wissen, dass wir es mit einer Sache oder einem System zu tun haben, das ein Ergebnis von Tausenden und Tausenden von physischen Interaktionen ist. Nicht Ein oder zwei Zwang macht Wetter, wie bei dem Wetter, das Sie oder wir erleben, ist immer ein Ergebnis von tausend Wechselwirkungen, und doch kann der Mensch nur ein paar LOTs berücksichtigen. Das Bild oben erklärt die chaotische Natur des Weatherclimate-Systems. Nun ist dies der Grund, warum NWP-Modelle bis jetzt nicht genau 100 genaue Prognosen gegeben haben. Wenn Sie weniger detaillierte Parametrisierung, ungenaue Anfangsbedingungen und langsamer Computer haben, aber Sie beschäftigen sich mit einem System, das in der Natur hyperdynamisch ist, erwarten Sie nicht 100 Genauigkeit. Danke für die A2A. 325 Aufrufe middot View Upvotes middot Nicht für Reproduktion middot Antwort von Zhipeng angefragt Warum wünscht man noch Menschen grüne Bildschirme Wie ist das Wetter heute Was machen Physiker bedeuten, wenn sie sagen, dass Quantenmechanik extrem vorhersehbar ist Was wird so genau vorhergesagt, ist das britische Wetter Schwer, sich an die Meteorologie zu gewöhnen: Kann eine Wetterstation eine niedrige 500-hPa-Höhe und sehr hohe Temperaturen gleichzeitig haben Wenn ja, was sind einige Beispiele Das Studium des Wetters heißt Meteorologie, also was ist das Studium der Meteore-Wetterologie