Aproveite ao máximo as opções de ações do empregado Um plano de opção de estoque de empregado pode ser um instrumento de investimento lucrativo se gerenciado adequadamente. Por esse motivo, esses planos serviram há muito tempo como uma ferramenta bem-sucedida para atrair os principais executivos e nos últimos anos se tornaram um meio popular para atrair funcionários não executivos. Infelizmente, alguns ainda não conseguem aproveitar ao máximo o dinheiro gerado pelo estoque de funcionários. Compreender a natureza das opções de compra de ações. A tributação e o impacto na renda pessoal são fundamentais para maximizar essa vantagem potencialmente lucrativa. O que é uma opção de compra de ações do empregado Uma opção de compra de ações do empregado é um contrato emitido por um empregador para um empregado para comprar um montante fixo de ações da empresa a um preço fixo por um período de tempo limitado. Existem duas grandes classificações de opções de compra de ações: opções de ações não qualificadas (NSO) e opções de ações de incentivo (ISO). As opções de compra de ações não qualificadas diferem das opções de ações de incentivo de duas maneiras. Em primeiro lugar, as OSNs são oferecidas a funcionários não executivos e diretores ou consultores externos. Em contrapartida, os ISOs são estritamente reservados para funcionários (mais especificamente, executivos) da empresa. Em segundo lugar, as opções não qualificadas não recebem tratamento tributário federal especial, enquanto as opções de ações de incentivo recebem tratamento fiscal favorável, porque cumprem as regras estatutárias específicas descritas pelo Código da Receita Federal (mais sobre este tratamento fiscal favorável é fornecido abaixo). Os planos de NSO e ISO compartilham uma característica comum: eles podem se sentir complexos. As transações dentro desses planos devem seguir os termos específicos estabelecidos pelo contrato do empregador e pelo Código da Receita Federal. Data de concessão, expiração, aquisição e exercício Para começar, os funcionários geralmente não recebem a total propriedade das opções na data de início do contrato (também conhecido como data de concessão). Eles devem cumprir um cronograma específico conhecido como o cronograma de aquisição de direitos no exercício de suas opções. O cronograma de cobrança começa no dia em que as opções são concedidas e lista as datas em que um funcionário pode exercer uma quantidade específica de ações. Por exemplo, um empregador pode conceder 1.000 ações na data de outorga, mas um ano a partir dessa data, serão entregues 200 ações (o empregado tem o direito de exercer 200 das 1.000 ações inicialmente concedidas). No ano seguinte, outras 200 ações são investidas, e assim por diante. O cronograma de aquisição é seguido por uma data de validade. Nessa data, o empregador não se reserva mais o direito de seu empregado comprar ações da empresa nos termos do contrato. Uma opção de estoque de empregado é concedida a um preço específico, conhecido como o preço de exercício. É o preço por ação que um empregado deve pagar para exercer suas opções. O preço de exercício é importante porque é usado para determinar o ganho (chamado elemento de pechincha) e o imposto a pagar no contrato. O elemento de barganha é calculado subtraindo o preço de exercício do preço de mercado das ações da empresa na data em que a opção é exercida. Imposto sobre as opções de ações do empregado O Internal Revenue Code também possui um conjunto de regras que o proprietário deve obedecer para evitar o pagamento de impostos pesados sobre seus contratos. A tributação dos contratos de opção de compra de ações depende do tipo de opção de propriedade. Para opções de ações não qualificadas (NSO): A concessão não é um evento tributável. A tributação começa no momento do exercício. O elemento de pechincha de uma opção de compra de ações não qualificada é considerado remuneração e é tributado às taxas de imposto de renda ordinárias. Por exemplo, se um empregado receber 100 ações da Ação A a um preço de exercício de 25, o valor de mercado da ação no momento do exercício é de 50. O elemento de barganha no contrato é (50 - 25) x 1002,500 . Observe que estamos assumindo que essas ações são 100 investidas. A venda da segurança desencadeia outro evento tributável. Se o empregado decidir vender as ações imediatamente (ou menos de um ano após o exercício), a transação será reportada como um ganho (ou perda) de capital de curto prazo e estará sujeita a imposto a taxas de imposto de renda ordinárias. Se o empregado decidir vender as ações por ano após o exercício, a venda será reportada como um ganho (ou perda) de capital de longo prazo e o imposto será reduzido. As opções de ações de incentivo (ISO) recebem tratamento fiscal especial: a concessão não é uma transação tributável. No entanto, nenhum evento tributável é relatado no exercício, o elemento de pechincha de uma opção de estoque de incentivo pode desencadear o imposto mínimo alternativo (AMT). O primeiro evento tributável ocorre na venda. Se as ações forem vendidas imediatamente depois de serem exercidas, o elemento de barganha é tratado como renda ordinária. O ganho no contrato será tratado como um ganho de capital de longo prazo se a seguinte regra for respeitada: as ações devem ser mantidas por 12 meses após o exercício e não devem ser vendidas até dois anos após a data da concessão. Por exemplo, suponha que o estoque A seja concedido em 1º de janeiro de 2007 (100 investidos). O executivo exerce as opções em 1º de junho de 2008. Caso ele ou ela deseje reportar o ganho no contrato como um ganho de capital de longo prazo, o estoque não pode ser vendido antes de 1º de junho de 2009. Outras Considerações Embora o tempo de estoque Estratégia de opção é importante, existem outras considerações a serem feitas. Outro aspecto fundamental do planejamento de opções de estoque é o efeito que esses instrumentos terão na alocação global de ativos. Para que qualquer plano de investimento seja bem sucedido, os ativos devem ser adequadamente diversificados. Um funcionário deve estar atento às posições concentradas em qualquer estoque da empresa. A maioria dos consultores financeiros sugerem que o estoque da empresa deve representar 20 (no máximo) do plano de investimento global. Embora você possa se sentir confortável ao investir uma porcentagem maior de seu portfólio em sua própria empresa, é simplesmente mais seguro se diversificar. Consulte um especialista financeiro e fiscal para determinar o melhor plano de execução para seu portfólio. Bottom Line Conceitualmente, as opções são um método de pagamento atractivo. Que melhor maneira de encorajar os funcionários a participar do crescimento de uma empresa do que oferecendo-lhes um pedaço da torta. Na prática, no entanto, o resgate e a tributação desses instrumentos podem ser bastante complicados. A maioria dos funcionários não entende os efeitos tributários de possuir e exercer suas opções. Como resultado, eles podem ser fortemente penalizados pelo tio Sam e muitas vezes perdem parte do dinheiro gerado por esses contratos. Lembre-se de que vender seu estoque de empregado imediatamente após o exercício induzirá o maior imposto sobre ganhos de capital de curto prazo. Esperar até que a venda se qualifique para o menor imposto sobre ganhos de capital de longo prazo pode poupar centenas, ou mesmo milhares. Se você receber uma opção para comprar ações como pagamento por seus serviços, você pode ter renda quando você recebe a opção, quando você se exercita A opção, ou quando você descarta a opção ou estoque recebido quando você exerce a opção. Existem dois tipos de opções de compra de ações: as opções concedidas de acordo com um plano de compra de ações de um empregado ou um plano de opção de compra de ações de incentivo (ISO) são opções de estoque estatutárias. As opções de compra de ações que não são concedidas nem em um plano de compra de ações para empregados nem em um plano ISO são opções de ações não estatutárias. Consulte a Publicação 525. Renda tributável e não tributável. Para obter ajuda para determinar se você recebeu uma opção de compra obrigatória ou não estatutária. Opções de ações estatutárias Se seu empregador lhe concede uma opção de compra de ações legal, geralmente não inclui qualquer valor em sua receita bruta quando você recebe ou exerce a opção. No entanto, você pode estar sujeito a imposto mínimo alternativo no ano em que você exerce um ISO. Para obter mais informações, consulte as Instruções do formulário 6251. Você tem renda tributável ou perda dedutível quando vende as ações que você comprou ao exercer a opção. Você geralmente trata esse valor como um ganho ou perda de capital. No entanto, se você não atender aos requisitos especiais do período de detenção, você terá que tratar o rendimento da venda como receita ordinária. Adicione esses valores, que são tratados como salários, com base no estoque na determinação do ganho ou perda na disposição das ações. Consulte a Publicação 525 para obter detalhes específicos sobre o tipo de opção de compra de ações, bem como regras para quando o rendimento é relatado e como a renda é reportada para fins de imposto de renda. Opção de opção de opção de incentivo - Após o exercício de um ISO, você deve receber do seu empregador um Formulário 3921 (PDF), Exercício de uma Opção de Ação de Incentivo de acordo com a Seção 422 (b). Este formulário informará datas e valores importantes necessários para determinar o valor correto do capital e da renda ordinária (se aplicável) a serem reportados no seu retorno. Plano de Compra de Estoque de Empregados - Após sua primeira transferência ou venda de ações adquiridas ao exercer uma opção outorgada de acordo com um plano de compra de ações de empregado, você deve receber do seu empregador um Formulário 3922 (PDF), Transferência de Ações Adquiridas através de um Plano de Compra de Estoque de Empregado em Seção 423 (c). Este formulário relatará datas e valores importantes necessários para determinar o valor correto do capital e renda ordinária a ser reportada no seu retorno. Opções de ações não estatutárias Se seu empregador lhe concede uma opção de ações não estatutária, o valor da receita a incluir e o tempo para incluí-lo depende se o valor de mercado justo da opção pode ser prontamente determinado. Valor de Mercado Justo Determinado Justo - Se uma opção é negociada ativamente em um mercado estabelecido, você pode determinar prontamente o valor justo de mercado da opção. Consulte a Publicação 525 para outras circunstâncias em que você pode determinar prontamente o valor justo de mercado de uma opção e as regras para determinar quando você deve reportar renda para uma opção com um valor de mercado justo prontamente determinável. Valor de Mercado Justo Não Determinado Justamente - A maioria das opções não estatutárias não possui um valor de mercado justo prontamente determinável. Para opções não estatísticas sem um valor de mercado justo prontamente determinável, não há evento tributável quando a opção é concedida, mas você deve incluir na receita o valor justo de mercado das ações recebidas no exercício, menos o valor pago, quando você exerce a opção. Você tem renda tributável ou perda dedutível quando vende as ações que você recebeu ao exercer a opção. Você geralmente trata esse valor como um ganho ou perda de capital. Para obter informações específicas e requisitos de relatórios, consulte a Publicação 525. Última revisão ou atualização: 30 de dezembro de 2016 Como informar opções de estoque em seu retorno de imposto O artigo acima destina-se a fornecer informações financeiras generalizadas destinadas a educar um amplo segmento do público. Não fornece conselhos personalizados de impostos, investimentos, jurídicos ou outros negócios e profissionais. Antes de tomar qualquer ação, você sempre deve procurar a assistência de um profissional que conheça sua situação particular para obter conselhos sobre impostos, investimentos, lei ou qualquer outro assunto comercial e profissional que afete você e sua empresa. Detalhes e declarações da oferta importante TURBOTAX ONLINEMOBILE Experimente para o FreePay quando você arquiva: O preço do turboTax online e móvel baseia-se na sua situação fiscal e varia de acordo com o produto. A oferta gratuito de 1040EZ1040A do Estado disponível apenas com a oferta gratuita gratuita da TurboTax Federal Edition pode mudar ou terminar a qualquer momento sem aviso prévio. Os preços reais são determinados no momento da impressão ou arquivo eletrônico e estão sujeitos a alterações sem aviso prévio. Comparação de poupanças e preços com base no aumento antecipado de preços esperado em março. Ofertas de desconto especiais podem não ser válidas para compras no aplicativo móvel. TurboTax Self-Employed ExpenseFinder: O ExpenseFindertrade está disponível durante todo o ano como uma característica do QuickBooks Self-Employed (disponível com o TurboTax Self-Employed, veja a oferta ldquoQuickBooks Self-Employed com TurboTax Self-Employedrdquo detalhes abaixo.) ExpenseFindertrade esperado no final de janeiro (final de fevereiro Para aplicação móvel). ExpenseFindertrade não está disponível dentro do TurboTax Self-Employed para pessoas com certos tipos de despesas e situações tributárias, incluindo contratados ou funcionários, home office ou reais do veículo, inventário, seguro de saúde independente ou aposentadoria, depreciação de ativos, venda de imóveis ou veículos e Renda agrícola. A disponibilidade de transações históricas para importação pode variar de acordo com a instituição financeira. Não está disponível para todas as instituições financeiras ou para todos os cartões de crédito. Oferta QuickBooks Self-Employed: arquive o seu retorno para o trabalho autônomo 2016 TurboTax pelo 41817 e receba sua assinatura complementar ao QuickBooks Self-Employed até 43018. É necessária uma ativação. Faça o login no QuickBooks Self-Employed pelo 71517 via aplicativo móvel ou no endereço de e-mail selfemployed. intuitturbotax usado para ativação e log-in. Oferta válida apenas para novos clientes QuickBooks Self-Employed. Veja QuickBooks para comparação de preços. Quando você usa o TurboTax Self-Employed para arquivar seus impostos de 2017, você terá a opção de renovar sua assinatura QuickBooks Self-Employed. Se você não arquivar com o TurboTax Self-Employed pelo 41818, você terá a opção de renovar sua assinatura QuickBooks Self-Employed por 43018 por mais um ano na taxa de assinatura anual atual. Você pode cancelar sua inscrição em qualquer momento dentro da seção de cobrança do QuickBooks Self-Employed. Pague por si: Para pagar o preço do TurboTax Self-Employed, você precisará de pelo menos 600 em despesas comerciais dedutíveis. Este cálculo baseia-se na taxa de renda do imposto de trabalho independente para o ano fiscal de 2016. A qualquer hora, em qualquer lugar: o acesso à Internet exigiu que as mensagens padrão e as taxas de dados se apliquem para baixar e usar o aplicativo móvel. Reembolso mais rápido possível: o reembolso de imposto mais rápido com os prazos de reembolso do imposto de depósito direto e eletrônico variará. Pague pelo TurboTax fora do seu reembolso federal: uma taxa de serviço de processamento de reembolso X. XX aplica-se a este método de pagamento. Os preços estão sujeitos a alteração sem aviso prévio. TurboTax Expert Help, Assessoria fiscal e SmartLook: Incluído com Deluxe, Premier e Self-Employed (via telefone ou SmartLook) não incluído na Federal Free Edition. A disponibilidade de recursos varia de acordo com o dispositivo. O conselho fiscal estadual é gratuito. O serviço, os níveis de experiência, as horas de operação e a disponibilidade variam e estão sujeitos a restrições e alterações sem aviso prévio. 1 software fiscal mais vendido: com base nos dados agregados de vendas para todos os produtos TurboTax do ano fiscal de 2015. Mais popular: o TurboTax Deluxe é o nosso produto mais popular entre os usuários do TurboTax Online com situações fiscais mais complexas. CompleteCheck: Coberto sob os cálculos precisos do TurboTax e as garantias de reembolso máximo. TURBOTAX CDDOWNLOAD SOFTWARE TurboTax CDProduzir produtos: O preço inclui a preparação de impostos e a impressão de declarações fiscais federais e o arquivo eletrônico federal gratuito de até 5 declarações fiscais federais. São aplicadas taxas adicionais para os retornos do estado do depósito eletrônico. As taxas de arquivo eletrônico não se aplicam aos retornos do estado de Nova York. Poupança e comparação de preços com base no aumento antecipado de preços esperado em março. Preços sujeitos a alteração sem aviso prévio. Reembolso mais rápido possível: o reembolso de imposto mais rápido com os prazos de reembolso do imposto de depósito direto e eletrônico variará. Pague pelo TurboTax fora do seu reembolso federal: uma taxa de serviço de processamento de reembolso X. XX aplica-se a este método de pagamento. Os preços estão sujeitos a alteração sem aviso prévio. Este benefício está disponível com os produtos TurboTax Federal, exceto o TurboTax Business. Sobre os nossos Especialistas em produtos TurboTax: o atendimento ao cliente e o suporte ao produto variam em função do período do ano. Sobre nossos especialistas em impostos credenciados: o conselho de imposto ao vivo por telefone está incluído com as taxas de Premier e Home Business aplicam-se para clientes básicos e Deluxe. O conselho fiscal estadual é gratuito. O serviço, os níveis de experiência, as horas de operação e a disponibilidade variam e estão sujeitos a restrições e alterações sem aviso prévio. Não disponível para clientes do TurboTax Business. 1 software fiscal mais vendido: com base nos dados agregados de vendas para todos os produtos TurboTax do ano fiscal de 2015. Importação de dados: Importa dados financeiros das empresas participantes. Quicken e QuickBooks importam não disponível com o TurboTax instalado em um Mac. Importações de Quicken (2015 e superior) e QuickBooks Desktop (2011 e superior), apenas Windows. Quicken import não disponível para o TurboTax Business. Quicken produtos fornecidos pela Quicken Inc. Quicken importação assunto a alteração.
Thursday 29 June 2017
Wednesday 28 June 2017
Xilinx Stock Options
Registro GRATUITO necessário para continuar. Você viu 6 páginas nas últimas 6 horas. Para continuar, registre-se no Canal de Opções de Estoque para visualizações de páginas ilimitadas e nossa newsletter semanal gratuita, digitando seu nome e endereço de e-mail abaixo. O registro é absolutamente gratuito. Ao se cadastrar, você aceita nossa política de privacidade em termos de uso de amplificação. Se você estiver no Canadá, você deve clicar aqui para a página de registro alternativo. Problemas com o seu bloqueio de registro Permita seu navegador para receber nosso cookie para resolver. Outras questões Envie-nos um e-mail para: infostockoptionschannel XLNX Options Chain StockOptionsChannel Copyright copy 2012 - 2017, Todos os direitos reservados Nada no canal de opções de ações destina-se a ser conselho de investimento, nem representa a opinião de, conselho ou recomendação da BNK Invest Inc. Ou qualquer uma das suas afiliadas, subsidiárias ou parceiros. Nenhuma das informações contidas neste documento constitui uma recomendação de que qualquer segurança, portfólio, transação ou estratégia de investimento específica seja adequado para qualquer pessoa específica. Todos os espectadores concordam que, em nenhuma circunstância, a BNK Invest, Inc. suas subsidiárias, parceiros, funcionários, funcionários, afiliados ou agentes serão responsabilizados por qualquer perda ou dano causado pela dependência de informações obtidas. Ao visitar, usar ou visualizar este site, você concorda com os seguintes Termos de Uso e Política de Privacidade do Termos de Uso completo. Widget de vídeo e vídeos de mercado produzidos por Market News Video. Os dados de cotação e opção atrasaram, pelo menos, 15 minutos de dados de cotação de ações alimentados pela Ticker Technologies. E Mergent. Entre em contato com o canal de opções de estoque Conheça nossa equipe editorial. O registro GRATUITO deve continuar. Você viu 6 páginas nas últimas 6 horas. Para continuar, registre-se no Canal de Opções de Estoque para visualizações de páginas ilimitadas e nossa newsletter semanal gratuita, digitando seu nome e endereço de e-mail abaixo. O registro é absolutamente gratuito. Ao se cadastrar, você aceita nossa política de privacidade em termos de uso de amplificação. Se você estiver no Canadá, você deve clicar aqui para a página de registro alternativo. Problemas com o seu bloqueio de registro Permita seu navegador para receber nosso cookie para resolver. Outras questões Envie-nos um e-mail para: infostockoptionschannel Primeira semana de 15 de setembro Opções de negociação para Xilinx (XLNX) StockOptionsChannel Copyright copy 2012 - 2017, Todos os direitos reservados Nada no canal de opções de estoque destina-se a ser conselho de investimento, nem representa a opinião de, conselho De, ou recomendações da BNK Invest Inc. ou de qualquer das suas afiliadas, subsidiárias ou parceiros. Nenhuma das informações contidas neste documento constitui uma recomendação de que qualquer segurança, portfólio, transação ou estratégia de investimento específica seja adequado para qualquer pessoa específica. Todos os espectadores concordam que, em nenhuma circunstância, a BNK Invest, Inc. suas subsidiárias, parceiros, funcionários, funcionários, afiliados ou agentes serão responsabilizados por qualquer perda ou dano causado pela dependência de informações obtidas. Ao visitar, usar ou visualizar este site, você concorda com os seguintes Termos de Uso e Política de Privacidade do Termos de Uso completo. Widget de vídeo e vídeos de mercado produzidos por Market News Video. Os dados de cotação e opção atrasaram, pelo menos, 15 minutos de dados de cotação de ações alimentados pela Ticker Technologies. E Mergent. Contate o Canal de opções de ações Conheça nossa equipe editorial. Item. lastPrice item. priceChange (item. percentChange) item. tradeTime item. bidPrice x item. bidSize item. askPrice x item. askSize sessão por (BATS) item. lastPrice item. priceChange (item. percentChange) item. tradeTime item. bidPrice X item. bidSize item. askPrice x item. askSize item de sessão. lastPriceExt item. priceChangeExt (item. percentChangeExt) item. tradeTimeExt Opções Quotes para item. sessionDateDisplayLong
Option Trading Halal Islam
Moro na América do Norte e trabalho para uma empresa de TI. Alhamdulillah Faço uma boa vida com pouca ou nenhuma poupança. Um amigo meu que é ou parece ser um bom muçulmano praticante, me apresentou a OPÇÕES DE STOCK, basicamente eu estudei livro de 300 páginas para entender como isso funciona. Agora, quando estou no instante de iniciar uma conta e começar a trabalhar em CALL, PUT, COMPRA de ações, antes disso sentia que eu deveria me referir mais porque eu realmente não quero ganhar nenhuma vida haram. Eu sei o básico de escolher o investimento certo (ou seja, não riba, verificar a fonte de ganhos de capital (sem bancos, seguros, etc.). Se as pessoas do conhecimento lançarem alguma luz sobre isso com base em QURAN e AHADEETH. À procura de respostas sem ambigüidade Eu também tenho a intenção (neeyat) de dar 20 para a caridade em todos os meus ganhos de ações. Que Allah (swt) abençoe seus esforços em 27 de agosto às 18:20 Uma opção de compra envolve a compra do direito (mas não da obrigação) de comprar Mais tarde, um montante de ações a um preço fixo. Fundamentalmente, isso torna a transação diferente dos futuros que são desencorajados por causa da proibição geral de vender uma obrigação para outra obrigação (por exemplo, uma dívida por uma dívida). Ao contrário de um contrato de futuros, uma chamada A opção não envolve nenhuma dívida na parte dos compradores, ele não tem nenhuma obrigação de comprar qualquer coisa. A única dívida envolvida é no vendedor, pois ela tem que concordar com a venda se o comprador optar por passar por isso. Fundamentalmente, isso é Análogo Para fornecer um adiantamento para uma compra futura (com o adiantamento tratado como parte do preço final se a venda passar, perdida se não). Há algum desentendimento se tais transações são halal. Mas a posição Hanbali é que é permitido. Citando um relatório que o próprio Umar participou dessa transação. Algumas instituições financeiras islâmicas permitiram assim o uso de tais contratos (denominados arbun), porém seu uso ainda é controverso. Mesmo que seja considerado permitido, há ressalvas que devem ser consideradas: o contrato deve ser fixado no momento em que a opção é contratada, não só no preço e número de ações, mas também no prazo, para evitar incerteza. O estoque envolvido deve existir no momento em que a opção é contratada até o momento em que foi redimido, para evitar vender o que não possui. Isso não deve ser feito para moedas (por exemplo, opções de FX) Eu não sei se comprar o direito de comprar dinheiro futuro para dinheiro futuro com o dinheiro atual é haram per se, mas é um nível de complexidade adicional que eu realmente não sinto como entrar Com esta resposta. Observe também que isso é apenas em relação às opções de chamadas. As opções de colocação, ou seja, a compra do direito de vender, em vez de comprar ações, são um animal diferente, existem veículos que podem ser (e foram usados) para emular as opções de colocação a um ponto, mas não são tão Feche um ajuste quando arbun é para chamar opções. Eu argumentaria que as colocações devem ser tão admissíveis quanto as chamadas, uma vez que eles são efetivamente o mesmo no reverso, mas isso é apenas uma opinião pessoal e não apoiado por nenhuma evidência real. Observe também que essa permissibilidade é inteiramente no contexto de um mercado que atenda aos ideais islâmicos. De particular preocupação, se no mercado de opções não islâmicas o estoque contratado não existe no início e durante o período do contrato (ou seja, as ações foram vendidas de curta duração), a transação completa basicamente se torna um jogo puro. Como sempre, você deve investigar qualquer investimento potencial completamente antes de investir. Respondeu 23 de maio 14 às 9:31 Ibn Omar relatou: Eles (pessoas) costumavam comprar grãos de comida em um lugar confrontado no mercado e vendê-lo também em seu lugar. Então o Santo Profeta proibiu-os de vendê-lo em seu lugar até que eles tomassem em posse. Ibn Abbas relatou: Quanto àquela de que o Profeta do santo proibiu a venda, são colheitas de alimentos até que estejam em posse. Ibn Abbas disse: eu não considero nada além daquilo. - (Bukhari e muçulmano) Eu não tenho conhecimento suficiente sobre Opções de ações, mas se o dinheiro é tomado antes que a posse de bens vendidos esteja proibida no Islã como é clara a partir de Ahadis acima. Não posso dizer mais porque você conhece melhor a natureza do seu negócio. Respondeu 14 de novembro às 21:07 Bem, eu acredito que escrever uma opção de compra (ou seja, fornecer outro o direito de comprar suas ações) é como uma ordem limite onde você está recebendo um pagamento inicial para a eventual compra das ações que você possui . Escrever uma chamada nua (ou seja, em ações que você não possui) é especulação, mas escrever opções de chamadas em ações que estão em sua posse é como receber o pagamento inicial para a compra de ações de ações que você possui. Se o comprador da opção de compra não deseja comprar suas ações, após o vencimento, você consegue manter suas ações e o valor do adiantamento. Se o comprador da opção de compra exercer o seu direito de adquirir SUAS ações, você vende uma venda de suas ações e você continua a manter o valor que recebeu ao escrever a opção de compra. Escrever um CASH COVERED PUT também, eu acredito, deveria ser, pelo mesmo meio permitido, porque você colocou essencialmente uma ordem limite para comprar ações de um determinado título a um preço acordado durante uma duração acordada e reservar dinheiro adequado para cobrir a compra . No caso de o comprador da opção de venda não desejar vender suas ações para você, você consegue manter o valor que lhe foi pago por escrever a opção de venda. Quais são os seus pensamentos com base no acima, respondido em 20 de junho 15 às 2:08. Sinto que as OPÇÕES não são aceitas como uma pura especulação e que o preço não é objeto ou algum produto. É apenas um número e você não tem nada em posse. FUTURES em um estoque em particular não em INDEX ainda é aceito até certo ponto, como você está oferecendo no preço do mercado, embora você não esteja pagando o preço total dele e sua força de especulação e estudar nesse estoque específico, onde ele pode alcançar nos próximos dias ou Tempo. Mas novamente, como você não está comprando pagando o custo total, FUTURES também não parece halaal como uma aposta e principalmente as pessoas vão ser arruinadas como grandes tubarões na maioria das vezes jogam truques. Respondeu 15 de maio às 10:44 Olá. Esta resposta precisa de mais explicações e provas. Por favor, tente editar e melhorar. As respostas que não oferecem explicações suficientes podem ser removidas. Ndash yasar 15 de maio 14 às 11:55 Opções Preço de greve se não for atingido. O resultado é zero. Opções usadas como seguro, também seguro haram. Tudo ou nenhum é sempre haram no Islã. Exatamente como depois de comprar o bilhete de loteria ganhar tudo ou perder tudo é jogo. E as opções são exatamente isso. Fique longe de ganhar haram não importa se você estiver em TI ou não. AOA, as opções (chamada ou colocação) possuem um componente da taxa de interstância adicionada. Como as opções têm preço. Existem 5 componentes, ou seja, delta, vega (volatilidade), theta (tomo antes do vencimento), rho (com base na taxa de juros). O interesse é proibido pela ALLAH. ALLAH diz que ele vai à guerra com pessoas que lidam com interesse. ALLAH me perdoe se eu estou falando mal). Google busca por: rho em opções de compra de ações. Para descobrir mais. Basicamente, se comprar opção de ações, eles pagam preço por juros, bem como Rho listados acima. Uma gota de gota de urina no copo de água tornará o copo de água imburo. Rho taxa de juros mesmo pequena. Continuará todo o estoque de estoque. Opções de stock halal Ou estou perdendo alguma coisa. P. s: Eu não sou especialista, apenas gosto de saber se as opções de ações são halal ou haram. Mas, acima do ponto, se é tomado nesse contexto, apenas anula tudo sobre as opções de compra de ações, uma vez que se paga a taxa de interstância adicionada à compra de opções de ações por padrão. Fazendo opções conservadas em estoque como não válidas para muçulmanos por causa de interst. Respondeu em 8 de janeiro às 1: 19, descobri o sistema de Opções Binárias, com um pouco de pesquisa encontrei empresas que oferecem uma conta islâmica para negociar. No entanto, quando procurei na internet para descobrir se esse tipo de comércio é Halal ou Haram, encontrei-me preso entre duas opiniões, alguns dizem que é halal se você evitar o comércio de moedas, você troco apenas em commodities (ouro, prata, Óleo), ações (Facebook, Amazon, Apple) e índices, e alguns dizem que é Haram. O problema é que ninguém está falando sobre a própria conta islâmica, se isso faz alguma diferença ou não. Alguns sites que oferecem uma conta islâmica: Alguém pode me ajudar com isso. Bem, eu penso que as opções binárias são jogos de azar, há uma linha fina entre opções binárias e opções binárias de negociação forex (jogando e negociando) são sobre apostas e a negociação forex é sobre venda E comprando moedas. Opções binárias. Está apostando que é bulling ou negociação de Forex: está comprando e vendendo moedas com a esperança de ganhar dinheiro. Como eu mencionei acima, se falamos de fundamentos sobre negociação, há uma fina diferença muito fina entre apostas e negociação. Na negociação simples e comum (como comercializar ou comprar alimentos), os vendedores atacadistas tentam tirar proveito da volatilidade do mercado para tentar prever o processo. Mas apostar que você sabe é apostar que está dando dinheiro sem comprar algo que considero opções binárias, como apostas para o futebol. A diferença fundamental entre apostas e negociação é quase o mesmo entre negócios e ribah (no quran eles disseram negócios de ribahis, allah disse NÃO) Portanto, eu consome opções binárias haram (não fatua) e para evitar fazer as coisas, eu prefiro evitar lidar com assuntos ainda em Discussão até um resultado FINAL real ou fatua é liberado Ua allahu aalam Assalami alaikom respondeu 13 de dezembro às 9:45 É interessante notar que as reivindicações de 100 são feitas por aqueles que não podem justificá-lo. Compreendo que, para um método de apostar, uma participação deve ser feita, que tem risco de se perder. Na negociação binária é ganho ou nenhuma mudança, ou seja, zero ganho, nada está sendo perdido, portanto, não jogar no Islã, portanto, halal. Não muçulmanos, como HMRC, para fins fiscais, classificá-lo como jogo baseado em comportamento e não o detalhe exato. Respondeu 18 de setembro 16 às 15:04 A menos que você possa demonstrar que as contas islâmicas realmente vendem opções binárias por zero dólares (apoiando assim a sua reivindicação de que eles são halal porque nenhuma participação é feita), isso realmente não é uma resposta, tanto quanto uma situação hipotética que não realmente Aplicar na prática. Ndash goldPseudo 9830 19 set 16 às 0:11 Al hamdu Lellah wa asalatu wasalam ala raoulelah, na minha opinião, como para todos os muçulmanos Comprar e vender não é haram, mas Al Riba é haram (como diz o Alcorão). Então, em meus pontos aqui, nunca mudarei a coisa Haram para halal. Nem vice-versa. Vou simplificar a minha resposta aos pontos: o que você compra deve poder tocar ou segurar em sua mão ou estar no seu AC To Buy Stocks. É um item tangível. Para comprar Gold's Tangible. Qualquer mercadoria será tangível. Então você DEVE tocá-lo, para possuí-lo. A negociação de commodities ou Stocks não é permitida (Haram) porque você não pode segurá-lo, então você vende-o. Não é possível - você simplesmente não vê-lo. A troca de moedas é Halal e permitida no islam, porque você pode vê-lo entrar em seu AC e armazenado lá, você pode retirá-lo a qualquer momento e tocá-lo ou segurá-lo 100. Por sua moeda de outros países, o mesmo que as lojas de câmbio espalhadas Sobre o mundo islâmico e halal 100. Em segundo lugar ao ponto 4, o dar e receber ou vender e comprar é feito na mesma sessão (mesmo quando o comércio termina, está em seu saldo instantaneamente) e este equilíbrio PERGUNTA apenas para você, você Pode retirar-se a qualquer momento. AC islâmica deve ser livre do seguinte. A. Interesses em Negociações. B. Interesses de troca em negociações overnight (Rollover). C. Bônus de depósito (que é adicionado sem sentido) Ribah. D. Sem Bônus de Depósito (que é adicionado sem necessidade de depositar geralmente). E. Taxas ocultas que você não percebe. F. Alavancagem (o riser de fundos como empréstimo de bancos para o seu AC) Se você tiver o seu islamic ac isento de o acima, desde que você troque apenas na troca de moedas, significa que será Halal praticar. Wallahu AAlam. Outro ponto: opções binárias ou Forex Trading NÃO são jogos de azar, por quê. Como o jogo tem 3 condições: 1. Pague por algo simbólico como Marks para jogar (literalmente algo sem qualquer valor). 2. Obter o seu jogo ou as fichas ou a Roleta Turn. 3. Obter um prêmio para a sua peça (determinada pelo Casino), mas na negociação. Você está comprando um item ou Moeda do valor REAL. Abrir uma posição (vendê-lo ou comprá-lo com um contrato real) e ganhar o preço de venda no local após a venda e está no seu AC. so também é totalmente diferente e Halal. Wallahu AAlam. Respondeu 15 de julho 16 às 20: 18Q.) Preciso saber se o seguinte intercâmbio de ações é permitido no islamismo. As opções de ações oferecem o direito de comprar ou vender uma participação a um determinado preço dentro de um período de tempo fixo. Você paga pela opção, mas você não tem que exercê-la. Você também pode comprar opções de futuros contratos, taxas de juros e moedas da mesma forma. O preço que você paga pela opção é chamado de prémio e o preço no qual está acordado que você pode comprar ou vender o contrato de ações ou futuros é chamado de preço de exercício no Reino Unido. O preço que você paga por uma opção depende do período de tempo permitido até a opção expirar (quanto mais for mais dispendiosa a opção) e também a diferença entre o preço de exercício e o preço de mercado atual das ações ou futuros contrato. As opções oferecem força de alavanca. Tudo o que você tem que pagar é o preço do prémio para fazer uma aposta de que o preço de exercício será melhor que o preço de mercado em algum momento antes da opção acabar. Você não precisa ganhar mais dinheiro, a menos que você já tenha sabido que ganhou sua aposta. Existem dois tipos de opções, colocações e chamadas. Uma opção de compra oferece o direito de comprar, e uma opção de venda oferece o direito de vender. As opções negociadas permitem que você compre ou venda sua opção se você ganhar a aposta, em vez de comprar as ações ou outros valores próprios. Suponha que você pense que as ações da Empresa X irão subir nos próximos três meses. Você pode comprar uma opção de compra de três meses em 1.000 ações em, por exemplo, 184p, o prêmio será 18p por ação, então você pagará 180 libras mais custos de negociação por 1.000 ações. Se o preço da ação estiver em 187p após 3 meses, você poderia exercer a opção de comprar com a esperança de que o preço da ação continuará a aumentar, você gastará 180 1.840 libras 2020, então, sem contar os custos de negociação, as ações terão que Aumente acima de 202p para você obter lucro. Suponha que você pense que as ações da Companhia Xs irão cair nos próximos três meses. Você pode comprar uma opção de venda por 18p por ação por 1.000 ações em 184p. Se as ações diminuírem, por exemplo, 150p, você pode exercer sua opção, colocando-a em um revendedor de opções, forçando-o a comprar suas ações por 1.840 libras, o que você agora exerce seu direito de comprar por 1.500 libras, e passar por elas Para ele. O custo para você, sem incluir taxas de negociação, é de 1.500 180 1.680 libras, portanto seu lucro é de 1.840 -1.680 160 libras. Uma vez que seu corretor pode realizar ambas as transações rapidamente, você não terá que inventar todo o dinheiro para comprar as ações. A.) A negociação de opções como em voga nos mercados de ações e conforme explicado por você em suas perguntas não está permitido na Shariah. Em primeiro lugar, porque a opção não é algo tangível que pode ser comprado ou vendido e em segundo lugar, porque esta transação tem um elemento de Gharar ou Qimar (jogo). Além disso, esses derivados trouxeram resultados negativos para a economia. Para detalhes, você pode consultar o livro: ROUPA DE APOCALIZAÇÃO: O MUNDO LETAL DE DERIVATIVOS por Richard Thomson, publicado pela Macmillan Publishers Ltd, Londres, 1998.
Simple Moving Average Website
Análise técnica: médias móveis A maioria dos padrões de gráfico mostram muita variação no movimento de preços. Isso pode tornar difícil para os comerciantes ter uma idéia de uma tendência geral de segurança. Um método simples que os comerciantes usam para combater isso é aplicar médias móveis. Uma média móvel é o preço médio de uma garantia durante um período de tempo determinado. Ao traçar um preço médio de segurança, o movimento do preço é alisado. Uma vez que as flutuações do dia-a-dia são removidas, os comerciantes são mais capazes de identificar a verdadeira tendência e aumentar a probabilidade de que ela funcione a seu favor. (Para saber mais, leia o tutorial de médias móveis.) Tipos de médias móveis Existem vários tipos diferentes de médias móveis que variam na forma como são calculadas, mas a forma como cada média é interpretada permanece a mesma. Os cálculos apenas diferem em relação à ponderação que colocam nos dados de preços, passando da ponderação igual de cada ponto de preço para mais peso em dados recentes. Os três tipos mais comuns de médias móveis são simples. Linear e exponencial. Average Moving Simple (SMA) Este é o método mais comum usado para calcular a média móvel dos preços. Simplesmente leva a soma de todos os preços de fechamento do passado durante o período de tempo e divide o resultado pelo número de preços utilizados no cálculo. Por exemplo, em uma média móvel de 10 dias, os últimos 10 preços de fechamento são adicionados em conjunto e depois divididos por 10. Como você pode ver na Figura 1, um comerciante é capaz de tornar a média menos sensível aos preços em mudança aumentando o número Dos períodos usados no cálculo. Aumentar o número de períodos de tempo no cálculo é uma das melhores maneiras de avaliar a força da tendência de longo prazo e a probabilidade de reverter. Muitos indivíduos argumentam que a utilidade deste tipo de média é limitada porque cada ponto na série de dados tem o mesmo impacto no resultado independentemente de onde ocorre na sequência. Os críticos argumentam que os dados mais recentes são mais importantes e, portanto, também deve ter uma maior ponderação. Este tipo de crítica tem sido um dos principais fatores que levaram à invenção de outras formas de médias móveis. Média Ponderada Linear Este indicador de média móvel é o menos comum entre os três e é usado para resolver o problema da ponderação igual. A média móvel linear ponderada é calculada tomando a soma de todos os preços de fechamento durante um determinado período de tempo e multiplicando-os pela posição do ponto de dados e depois dividindo pela soma do número de períodos. Por exemplo, em uma média ponderada linear de cinco dias, o preço de fechamento de hoje é multiplicado por cinco, ontem por quatro e assim por diante até o primeiro dia no intervalo do período alcançado. Estes números são então adicionados juntos e divididos pela soma dos multiplicadores. Média de Movimento Exponencial (EMA) Este cálculo de média móvel usa um fator de suavização para colocar um peso maior em pontos de dados recentes e é considerado muito mais eficiente do que a média ponderada linear. Ter uma compreensão do cálculo não é geralmente exigido para a maioria dos comerciantes porque a maioria dos pacotes de gráficos faz o cálculo para você. A coisa mais importante a lembrar sobre a média móvel exponencial é que é mais sensível às novas informações relativas à média móvel simples. Essa capacidade de resposta é um dos principais fatores de por que esta é a média móvel de escolha entre muitos comerciantes técnicos. Como você pode ver na Figura 2, um EMA de 15 períodos aumenta e cai mais rápido do que um SMA de 15 períodos. Esta pequena diferença não parece muito, mas é um fator importante a ser ciente, uma vez que pode afetar os retornos. Principais usos de médias móveis As médias móveis são usadas para identificar tendências atuais e reversões de tendências, bem como para configurar níveis de suporte e resistência. As médias móveis podem ser usadas para identificar rapidamente se uma segurança está se movendo em uma tendência de alta ou uma tendência de baixa dependendo da direção da média móvel. Como você pode ver na Figura 3, quando uma média móvel está indo para cima e o preço está acima, a segurança está em uma tendência de alta. Por outro lado, uma média móvel inclinada para baixo com o preço abaixo pode ser usada para sinalizar uma tendência de queda. Outro método para determinar o impulso é olhar a ordem de um par de médias móveis. Quando uma média de curto prazo está acima de uma média de longo prazo, a tendência está subindo. Por outro lado, uma média de longo prazo acima de uma média de curto prazo indica um movimento descendente na tendência. As inversões de tendência média em movimento são formadas de duas maneiras principais: quando o preço se move através de uma média móvel e quando ela se move através de passagens médias móveis. O primeiro sinal comum é quando o preço se move através de uma média móvel importante. Por exemplo, quando o preço de uma garantia em uma tendência de alta cai abaixo de uma média móvel de 50 períodos, como na Figura 4, é um sinal de que a tendência de alta pode estar a reverter. O outro sinal de uma inversão de tendência é quando uma média móvel passa por outra. Por exemplo, como você pode ver na Figura 5, se a média móvel de 15 dias cruza acima da média móvel de 50 dias, é um sinal positivo de que o preço começará a aumentar. Se os períodos utilizados no cálculo forem relativamente curtos, por exemplo, 15 e 35, isso poderia sinalizar uma reversão de tendência de curto prazo. Por outro lado, quando duas médias com quadros de tempo relativamente longos atravessam (50 e 200, por exemplo), isso é usado para sugerir uma mudança de tendência a longo prazo. Outra maneira importante de usar as médias móveis é identificar os níveis de suporte e resistência. Não é incomum ver um estoque que está caindo, interrompe seu declínio e direção inversa quando atinge o suporte de uma grande média móvel. Um movimento através de uma grande média móvel é freqüentemente usado como um sinal por comerciantes técnicos que a tendência está a reverter. Por exemplo, se o preço rompe a média móvel de 200 dias em uma direção descendente, é um sinal de que a tendência de alta está a reverter. As médias móveis são uma ferramenta poderosa para analisar a tendência de uma segurança. Eles fornecem suporte útil e pontos de resistência e são muito fáceis de usar. Os intervalos de tempo mais comuns que são usados ao criar médias móveis são os 200 dias, 100 dias, 50 dias, 20 dias e 10 dias. A média de 200 dias é considerada uma boa medida de um ano de negociação, uma média de meio dia de 100 dias, média de 50 dias de um quarto de ano, média de 20 dias de um mês e 10 Média média de duas semanas. As médias móveis ajudam os comerciantes técnicos a suavizar um pouco do ruído que se encontra nos movimentos de preços do dia-a-dia, dando aos comerciantes uma visão mais clara da tendência de preços. Até agora, fomos focados no movimento dos preços, através de gráficos e médias. Na próxima seção, observe algumas outras técnicas usadas para confirmar o movimento e os padrões dos preços. Análise Técnica: Indicadores e Osciladores Médias Mínimas Esta página é sobre a Média Móvel Simples, a média mais comum e popular das médias móveis. Se você estiver interessado em outras versões da média móvel, selecione os links abaixo: Média de Movimento Simples A Média de Movimento Simples é, sem dúvida, a ferramenta de análise técnica mais popular usada pelos comerciantes. A média móvel simples (SMA) é freqüentemente usada para identificar a direção da tendência. Mas pode ser usado para gerar potenciais sinais de compra e venda. O SMA é uma média, ou em fala estatística - a média. Um exemplo de uma média móvel simples é apresentado abaixo: Os preços nos últimos 5 dias foram 25, 28, 26, 24, 25. A média seria (2528262627) 5 26.4. Portanto, a linha SMA abaixo do preço dos últimos dias de 27 seria 26,4. Neste caso, uma vez que os preços geralmente se movem mais alto, a linha SMA de 26.4 poderia estar atuando como suporte (veja: Suporte amplificador de resistência). O gráfico abaixo do fundo negociado da Dow Jones Industrial Average (DIA) mostra uma Média de Movimento Simples de 20 dias atuando como suporte para os preços. Média em Movimento Ativo como Suporte - Sinal de Compra Potencial Quando o preço está em tendência de alta e subsequentemente, a média móvel está em alta tendência, e a média móvel foi testada por preço e o preço rebotou a média móvel algumas vezes (ou seja, o movimento A média está servindo como uma linha de suporte), então um comerciante pode comprar nas próximas contraprestações de volta à Média móvel simples. Uma média móvel simples pode servir como uma linha de resistência como mostra o gráfico do DIA: Média em movimento atuando como resistência - Sinal de venda potencial No momento em que o preço está em uma tendência de baixa e a média móvel também está em baixa, e testes de preços O SMA acima e é rejeitado algumas vezes consecutivas (ou seja, a média móvel está servindo como uma linha de resistência), então um comerciante pode vender no próximo rali até a Média móvel simples. Os exemplos acima têm usado apenas uma média móvel simples no entanto, os comerciantes costumam usar duas ou mesmo três médias móveis simples. As vantagens potenciais de usar mais de uma média móvel simples são discutidas na próxima página. A informação acima é apenas para fins informativos e de entretenimento e não constitui um aconselhamento comercial ou uma solicitação para comprar ou vender qualquer estoque, opção, futuro, commodity ou produto forex. O desempenho passado não é necessariamente uma indicação de desempenho futuro. O comércio é inerentemente arriscado. OnlineTradingConcepts não será responsável por quaisquer danos especiais ou conseqüentes que resultem do uso ou da incapacidade de uso, dos materiais e informações fornecidos por este site. Veja o aviso geral completo. Indicador médio médio As médias móveis fornecem uma medida objetiva da direção da tendência ao suavizar os dados de preços. Normalmente calculado usando os preços de fechamento, a média móvel também pode ser usada com a mediana. típica. Fechamento ponderado. E preços altos, baixos ou abertos, bem como outros indicadores. As médias móveis de comprimento mais curto são mais sensíveis e identificam novas tendências mais cedo, mas também fornecem mais falsos alarmes. As médias móveis mais longas são mais confiáveis, mas menos sensíveis, apenas recuperando as grandes tendências. Use uma média móvel que é metade do comprimento do ciclo que você está rastreando. Se o comprimento do ciclo de pico a pico for de aproximadamente 30 dias, então uma média móvel de 15 dias é apropriada. Se 20 dias, uma média móvel de 10 dias é apropriada. Alguns comerciantes, no entanto, usarão médias móveis de 14 e 9 dias para os ciclos acima, na esperança de gerar sinais ligeiramente à frente do mercado. Outros favorecem os números de Fibonacci de 5, 8, 13 e 21. As médias móveis de 100 a 200 dias (20 a 40 semanas) são populares para ciclos mais longos de 20 a 65 dias (4 a 13 semanas), as médias móveis são úteis para ciclos intermediários e 5 Para 20 dias para ciclos curtos. O sistema de média móvel mais simples gera sinais quando o preço cruza a média móvel: Vá longo quando o preço cruza acima da média móvel abaixo. Vá curto quando o preço cruza abaixo da média móvel de cima. O sistema é propenso a whipsaws em mercados variados, com o cruzamento de preços de um lado para o outro através da média móvel, gerando uma grande quantidade de sinais falsos. Por essa razão, os sistemas móveis em média normalmente empregam filtros para reduzir whipsaws. Sistemas mais sofisticados utilizam mais de uma média móvel. Duas médias móveis usa uma média móvel mais rápida como um substituto do preço de fechamento. Três médias móveis empregam a terceira média móvel para identificar quando o preço está variando. Múltiplas médias móveis usam uma série de seis médias móveis rápidas e seis médias móveis lentas para se confirmarem. As médias móveis deslocadas são úteis para fins de tendência, reduzindo o número de whipsaws. Os Canais Keltner usam bandas plotadas em um múltiplo do alcance verdadeiro médio para filtrar os cruzamentos médios móveis. O popular MACD (Moving Average Convergence Divergence) é uma variação do sistema de duas médias móveis, plotado como um oscilador que subtrai a média lenta da média móvel rápida. Existem vários tipos diferentes de médias móveis, cada uma com suas próprias peculiaridades. As médias móveis simples são as mais fáceis de construir, mas também as mais propensas a distorção. As médias móveis ponderadas são difíceis de construir, mas confiáveis. As médias móveis exponenciais obtêm os benefícios da ponderação combinada com facilidade de construção. As médias móveis mais selvagens são usadas principalmente em indicadores desenvolvidos por J. Welles Wilder. Essencialmente, a mesma fórmula que as médias móveis exponenciais, usam diferentes métodos de ponderação para os quais os usuários precisam permitir. Painel indicador mostra como configurar as médias móveis. A configuração padrão é uma média móvel exponencial de 21 dias. Junte-se a nossa lista de discussão Leia o boletim informativo do Diário de negociação Colin Twiggsrsquo, oferecendo análise fundamental da economia e análise técnica dos principais índices do mercado, ouro, petróleo e forex.
Tuesday 27 June 2017
Stock Options Beef Demi Glace
Cozinhando com Demi-Glace, você já se perguntou por que todos os molhos castanhos nos restaurantes são tão densos, tão aveludados, tão divinos, a resposta é provavelmente um demi-glace (deh-mee glahs). Não é exatamente um segredo de chefs profissionais, é apenas o tipo de detalhes que os cozinheiros domésticos estão faltando. É por isso que nosso demi-glace não só irá poupar tempo, mas infundirá sua culinária com um sabor profundo. E peça aos seus amigos que se perguntem como dominaram a panela do molho. Livros de História (Cozinhar) O Demi-glace é um dos ricos molhos castanhos da cozinha clássica francesa, feita por fermentar ossos, aromáticos e vinhos por dias, que extrai a gelatina dos ossos, concentra os sabores e engrossa o molho. Tradicionalmente, é feito de partes iguais de carne de vaca e espaguete de molho, que é um dos cinco molhos mães da cozinha francesa. A receita básica de demi-glace vem do pai da cozinha francesa Auguste Escoffier, mas também a maioria das receitas, como hersquos, o chef que codificou as receitas padrão francesas no início dos anos 1900. O termo ldquodemi-glacerdquo vem da palavra francesa glace, que significa glacê ou esmalte, e ldquodemirdquo porque uma proporção de 1: 1 é reduzida pela metade. DrsquoArtagnan oferece dois tipos de demi-glace: um demi-glace de vitela clássico e uma combinação de pato e vitela demi-glace (não poderíamos resistir). Ambos são feitos de acordo com métodos tradicionais, começando com o estoque ósseo, que é lentamente cozido até reduzir em cerca de metade do seu volume. Isso leva 2-3 dias e dá grande profundidade de sabor. O líquido é tenso, então o vinho tinto é adicionado, e novamente os Itrsquos são reduzidos pela metade. Finalmente, uma pequena massa de tomate é agitada, em vez de molho espagnole (que contém tomate). Não é necessária uma gelatina adicional porque os ossos são ricos em colágeno natural. Nem é adicionado nenhum sal ou farinha. O resultado é um estoque muito concentrado que pode ser usado como base para outros molhos, ou por si só. Cozinhando com Demi-Glace Apenas uma colher de sopa ou dois de demi-glace irá adicionar riqueza e profundidade a uma variedade de pratos, desde sopas e guisados até molhos e molhos. Demi-glace é um ingrediente que toda cozinha doméstica deve manter o estoque de ldquoin, rdquo como cozinhas profissionais, pois eleva todos os pratos que toca. Get Saucy hellip Primeiro e mais básico, demi-glace é para molhos. Ao desgastar uma panela, mexa algumas colheres de sopa em qualquer molho de panela, como fazemos com a nossa receita de peito de pato assado. Experimente com bifes de búfalo ou costeletas de porco. Demi-glace se reduz mais para fazer um molho aveludado com trufas na nossa receita de macarrão, cogumelo e foie gras. Cock of the Walk hellip Fazer um clássico coq au vin stew é impensável sem demi-glace, que é o trampolim do espessinho roux ao rico caldo, e uma nota básica de sabor. Sopas e guisados hellip Pense em demi-glace como tempero use-o para perfurar suas sopas e guisados. Mesmo algumas colheres de sopa agitaram para a fase final de cozimento, proporcionará riqueza salgada ao prato. Este clássico caldo de coelho de estilo Cajun é vermelho com demi-glace. Braço digno de hellip Qualquer líquido de resfriamento se beneficiará de demi-glace, adiciona corpo e profundidade ao vinho, estoque, água ou cerveja na panela de estofamento. Nossa receita de cordas de cordeiro assada mostra como as coisas foram feitas. Agite-o para cima. Uma salada de vegetais ou cogumelos vai cantar com sabor quando uma colher de demi-glace é adicionada à panela. Apoio de ações hellip Se você não tem nenhum estoque de frango na mão quando uma receita o exige, você pode fingir com demi-glace. Mexa todo um recipiente em cerca de um litro de água e substitua o estoque. Eu sonho com Beanie hellip Em uma panela ou fogão lento, algumas colheres de sopa de demi-glace adicionadas a grãos engrossarão o molho de base e darão sabor a carne. Um exemplo perfeito é o cassoulet, o feijão icônico e o cozido de carne do sudoeste da França. Você pode armazenar demi-glace no congelador por meses. Se você não tem tempo para descongelar, use uma colher quente para remover a quantidade necessária para um molho ou para picar uma sopa. Artigos relacionadosYahoo Style Demi-Glace, a chave para o No-Clump Gravy Yahoo Food 5 de setembro de 2014 Como flashcards que possuem imagens sonoras e em movimento e muitas informações, nossa série de vídeos Smart Cookie irá ajudá-lo a construir um vocabulário culinário brilhante, definindo alimentos difíceis Termos. Hoje: demi-glace. O legendário do chef do século XIX, Georges Auguste Escoffier, reduziu o estoque caseiro de carne bovina ou de vaca. Que ele chamou de demi-glace. Também envolveu molho Espagnole e um bouquet garni. E temos dois mais termos. Molho Espagnole é uma mistura de cebolas salteadas. Cenouras e aipo (mirepoix. Outro) que são misturados e reduzidos com tomate puro, bacon, estoque, roux e tempero. Um buquê garni é um feliz bunchlet de ervas amarradas para saborear sopas, guisados e caldos. O ponto é: existem muitas camadas para fazer demi-glace, camadas que muitos de nós não temos tempo para executar. Não eram chefs do século XIX. Então, compre-o. Hoje em dia, você pode encontrar o rico e salgado goop pré-fabricado em mercearias e Whole Foods em todo o país. Uma vez que esteja na sua cozinha, faça molho e evite usar flocos de farinha ou panela. Bem, use pingos de pan se você os tiver, mas o molho com base em demi-glace significa que você pode ter molho mesmo se você não tiver assado um pássaro. E nós sabemos que você anseia molho para mais refeições do que Thanksgiving Assista ao vídeo acima para obter instruções. Ingredientes Demi-Glace 1 galão de molho Espagnole, quente 1 galão marrom estoque, quente 1 buquê garni ESPAGNOLE SAUCE 1 galão marrom estoque, quente 1 12 xícaras marrom roux 14 xícara de gordura de bacon 2 xícaras de cebolas picadas 1 xícara de cenouras picadas 1 xícara de aipo picado Sal Pimenta preta recém-molhada 12 xícara de purê de tomate 1 buquê garni ESTOQUE BASIC BROWN 7 libras de ossos de medula de carneiro serrada em pedaços de 2 polegadas 8 onças de pasta de tomate 2 xícaras de cebolas picadas 1 xícara de cenoura picada 1 xícara de aipo picado 2 xícaras de vinho tinto seco 1 buquê garni Sal e pimenta 8 litros de água Instruções Em um pote de reserva, combine o molho Espagnole, o estoque marrom eo buquê garni, juntos, em fogo médio-alto. Levar a ferver, reduzir o calor a médio e ferver até que o líquido diminua a metade, cerca de 1 12 horas. Esqueça o líquido ocasionalmente, por impurezas. Tempere com sal e pimenta. Colisão através de um boné da China. Em um pote de estoque, bata o estoque quente no roux. Em uma panela salteada grande, aqueça a gordura do bacon. Adicione os vegetais. Tempere com sal e pimenta. Saltear até murchar, cerca de 5 minutos. Mexa o purê de tomate nos vegetais e cozinhe por cerca de 5 minutos. Adicione a mistura de tomateiravelável à mistura de stockroux. Adicione o buquê garni e continue a ferver, desnatando conforme necessário. Tempere com sal e pimenta. Misture o molho por cerca de 45 minutos. Coloque o molho através de uma tampa da China. Rendimento: 1 galão BASIC BROWN STOCK Pré-aqueça o forno a 450 graus F. Coloque os ossos em uma assadeira e assada por 1 hora. Remova os ossos do forno e escove com a pasta de tomate. Em uma tigela de mistura, combine as cebolas, as cenouras e o aipo juntos. Coloque os vegetais sobre os ossos e volte ao forno. Assado por 30 minutos. Retire do forno e drene qualquer gordura. Coloque a assadeira sobre o fogão e deixe esfriar a panela com o vinho tinto, usando uma colher de pau, raspando a parte inferior da panela para partículas douradas. Coloque tudo em um grande estoque. Adicione o buquê garni e tempere com sal. Adicione a água. Levar o líquido a ferver e reduzir a cozedura. Cozinhe o estoque durante 4 horas, passeando regularmente. Retire do calor e coloque através de uma tampa da China. Rendimento: cerca de 1 galão Receita cortesia de Emeril Lagasse, 1998
P & F Trading System
Como negociar - gráfico PampF e como funciona Em um gráfico de velas você tem uma vela para cada período - por exemplo, em um gráfico de cinco minutos, você terá uma vela a cada cinco minutos se o preço se moveu ou não. Em um gráfico PampF, uma nova notação é feita somente quando o preço se move por uma certa quantia. Se não há negociação ou se o preço não se move o suficiente, nenhuma notação é feita. Para criar o gráfico de negociação, você usará um X para anotar quando os preços aumentarem por um determinado valor e um O quando eles diminuírem por um montante. Você apenas colocou Xs ou Os em uma coluna. Se você precisar de Os devido a uma inversão de preço, você iniciaria uma nova coluna. Você não coloca Xs e Os na mesma coluna. Você deve primeiro decidir o montante mínimo de movimento a ser observado. Isso é referido como o tamanho da caixa. Você pode definir o tamanho da caixa para qualquer coisa que você gostaria, mas lembre-se, quanto menor o tamanho, mais sensível será o gráfico. Você também precisa decidir a configuração de reversão. Este será o múltiplo do tamanho da caixa que criaria um sinal de reversão. O tamanho de reversão maior irá filtrar muitas pequenas correções que poderiam ter assustado os comerciantes fora das posições. Você pode tomar um sinal de compra simples quando uma coluna de Xs sobe acima da coluna anterior de Xs. Você pode ficar muito tempo até que um sinal de venda tenha sido gerado. O sinal de venda simples vem quando uma coluna de Os corta abaixo de uma coluna anterior de Os. Quando trocamos, devemos saber pelo menos três coisas sobre a posição antes de aceitá-la. Precisamos conhecer nossa entrada, a parada e o alvo que esperamos conseguir. Um gráfico de pontos e figuras pode oferecer tudo isso para nós. Podemos colocar nossas paradas por longos logo abaixo da última coluna de Os. Enquanto não houver uma inversão que rompa tão baixo, ficamos no comércio. Se estamos usando um tamanho de reversão maior, 13, 203 ou mais, podemos usar uma projeção horizontal. Nesse caso, multiplicaríamos a contagem de caixa horizontal pelo tamanho da caixa e pelo tamanho da reversão para determinar o comprimento da projeção. Ponto de Foco 038 Figura Sistema de Fórmula de Negociação Amp. Ponto de Forex Figura Sistema de Fórmula de Negociação E se você pudesse dominar o amplificador testado no tempo de 100 anos Sistema comprovado inventado pelo próprio Charles Dow Com um toque moderno tão poderoso que pode transformá-lo em um comerciante de nível superior em menos de 30 dias. A maioria das metodologias de negociação utiliza indicadores 8222 relacionados ao período 8221 que ficam atrás do mercado. Esses indicadores podem causar até traders experientes para saltar em movimentos 8220false8221 e perseguir mercados laterais. Mas e se houvesse uma estratégia de negociação que não fosse baseada em TIME e, em vez disso, focada exclusivamente no PRICE (o único indicador que DOESN8217T LAG) e o movimento dos mercados Felizmente, e o número de ano é chamado Point amp Figure Point amp Figure (PampF) É um método de gráficos que segue as mudanças nos preços e não no tempo. A maioria dos sistemas de gráficos (incluindo castiçais, gráficos de linhas e gráficos de barras) acompanham os valores com base em prazos específicos, para que você possa observar como os valores mudam ao longo de minutos, horas, dias, semanas, etc. Amp. Ponto Os gráficos das figuras são muito diferentes, No entanto, em que qualquer coluna pode representar qualquer quantidade de tempo. Na verdade, o tempo é completamente irrelevante Se o preço da segurança, commodity ou moeda não mudar, então nenhuma marca nova aparece no gráfico. Agora eu percebo que isso pode soar estranho no início, especialmente se todos os you8217ve já tratou são métodos de gráficos baseados no tempo. Mas considere isso: se você pensa nisso, não é uma vez uma maneira um tanto arbitrária de rastrear o movimento do mercado. Por último, verifiquei, nós, como comerciantes, só ganham dinheiro quando os preços se movem. O fato de uma hora, dia ou mesmo semana ter passado é irrelevante. O único que importa é o MOVIMENTO DE PREÇO. Quando se trata de comercializar dados, às vezes MENOS é MORE8230 Parte do apelo original do método do valor do amplificador de ponto foi que facilitou aos comerciantes (antes da era dos computadores) manter uma grande coleção de dados sem se surpreender. E se você pensa sobre isso, faz todo o sentido. Uma vez que os gráficos de figuras de amplificador de ponto apenas rastrearam os principais movimentos em vez de preços de fechamento específicos em momentos específicos, os dados podem ser condensados em tamanhos muito mais gerenciáveis. Apenas tente imaginar o que seria acompanhar até um estoque por minuto ou até 30 minutos antes dos computadores. Seria quase impossível que seja verdadeiramente impossível Mas ao filtrar os movimentos insignificantes, os comerciantes agora poderiam analisar mais de 50 gráficos em um dia com apenas algumas páginas de papel e um lápis e, como benefício secundário, as escolhas que eles fizeram eram realmente MAIS PRECISO E MAIS RENTÁVEL porque eles não foram distraídos pelas reversões falsas ou tentados a saltar para os mercados laterais. Graças à beleza e à simplicidade do sistema da Figura de amplificador de pontos, todo esse ruído foi filtrado automaticamente. Por exemplo, olhe esses dois gráficos para o mesmo par de moedas exatamente durante o mesmo bloco de tempo8230 GPBUSD em um Gráfico padrão de castiçal: 92407 8211 102207 GPBUSD em um amplificador de ponto Gráfico de figuras (P amp F): 92407 8211 102207 Sim, acredite ou não, esses gráficos estão refletindo exatamente o mesmo período de tempo para o mesmo par de moeda, mas como você pode ver o gráfico de figura do amplificador de pontos Significativamente menos dados. Isso porque não há uma quantidade de tempo definida para cada caixa. Se nada importante acontecer em um dia de negociação (o que foi o caso acima), então o Amp. De ponto. A figura que traça filtra o ruído e só grava os movimentos maiores. Além disso, uma vez que você entende os dezesseis (16) Ampères de ponto, os padrões da caixa da figura (e don8217t worry8230I8217ll ensinam o que são), você poderá relatar que este NÃO é um momento em que você gostaria de negociar. No gráfico de candelabro padrão, no entanto, isso é muito menos claro, o que poderia levar até comerciantes experientes a perseguir falhas e reversões falsas. Eu discutirei as caixas e os padrões em maior profundidade mais tarde neste relatório, mas por agora só sei que eles só aparecem quando o preço move um valor predeterminado. Se o valor do par de moedas não mudar (ou se ele muda apenas uma quantidade muito pequena), nenhuma nova marca ou ruído aparece no gráfico, como faria com outros métodos de gráficos. Existem vários aspectos únicos para um gráfico de amplificador de ponto, que também o torna um sistema muito benéfico para usar. Três dos principais são: eles têm regras de negociação simples, fáceis de entender e bem definidas. Isso remove o elemento humano em grande medida, o que ajuda a eliminar maus negócios. Eles eliminam a desordem e o ruído das mudanças de preços tão pequenas que não afetam a grande imagem. Isso permite que o comerciante filtre todos os pequenos movimentos que, de outra forma, possam distraí-los, e concentre-se, em vez disso, nas maiores tendências e reversões de tendências. O gráfico segue apenas os padrões de preços, que é um dos poucos indicadores que NÃO DEIXA. Isso significa que você consegue basear suas decisões comerciais no que o mercado está fazendo agora, não o que fez no passado. Agora, não me entenda mal. Não estou dizendo que os indicadores de atraso também não podem ser extremamente úteis, mas quando comparados com o movimento real dos preços, realmente não há comparação. Isso torna a negociação extremamente fácil, pois as regras dos gráficos são simples, o que significa que mesmo os comerciantes principiantes podem aprender muito rapidamente quando devem comprar e quando devem vender. Na verdade, é provavelmente um dos sistemas menos complexos lá fora, o que é parte do motivo, é tão efetivo e lucrativo, Forex Point amp. Figura Pattern Sheets Na minha opinião, esses 16 modelos de padrões de negociação são tão próximos do 8220Holy Grail8221 de negociação do Forex Mercados como você pode obter. Por que eu digo isso Porque eles contêm todos os padrões que você precisa saber para trocar esta metodologia Depois de se sentir confortável com o material ensinado, você deseja referir-se a esses planos repetidas vezes até que os padrões comerciais estejam fundidos em seu cérebro. Mas don8217t fret Você pode começar a negociar antes mesmo de aprender, já que nós realmente automatizamos todo o processo para you8230 para que você possa começar a negociar imediatamente. Também está incluído um plano de posição comercial que o ajuda a descobrir quanto arriscar por comércio, ao longo de Com uma maneira simples de acompanhar os números principais que você usa durante cada troca que você coloca. 8211 Poin amp Figura indicador 8211 Instruções do sistema Forex 8211 Sua licença pessoal cobrirá uma conta demo e uma conta 8220live8221. 8211 Nunca expirará e não há taxas de 8220 mensalmente8221 ou quaisquer outros encargos recorrentes para uso 8211 Suporte vitalício para usuários registrados Tipo de arquivo e requisitos: - Este é um item digital (arquivo. ex4) - Você precisará: plataforma MetaTrader 4.0. 8211 Os arquivos que o you8217ll obteve são arquivos ZIP. Os conceitos básicos e gráficos de gráficos Projetados para o investimento de longo prazo, os gráficos de ponto e figura (PampF) foram descritos como um dos sistemas mais simples para determinar melhor os pontos sólidos de entrada e saída na negociação no mercado de ações. O sistema monitora a oferta e a demanda de cada questão, ao mesmo tempo que mantém um olho no desenvolvimento das tendências. Embora o gráfico de pontos e figuras nunca estivesse no topo da lista de técnicas populares usadas pelos analistas técnicos. Existe um crescente interesse em PampF de todos os cantos da comunidade de gráficos. Aqui, damos uma olhada em PampFs e como lê-los e construí-los. (Para mais informações sobre gráficos, verifique o seu caminho para melhores retornos.) TUTORIAL: Análise técnica Construindo gráficos PampF Os gráficos convencionais de análise técnica tendem a ser o gráfico aberto-próximo alto-baixo. Na criação do PampF, a ênfase é apenas no preço de fechamento de uma questão. Os desenvolvedores de gráficos da PampF estavam interessados no desenvolvimento de tendências e, portanto, não estavam preocupados com o ruído criado diariamente por menores movimentos para cima ou para baixo, mas com a imagem maior e como isso se desempenha nas áreas de oferta e demanda. A chave para os gráficos PampF é o estabelecimento da unidade de preço, que é a medida da unidade de um movimento de preços que é plotado no gráfico. Nos gráficos PampF, não há eixo do tempo, apenas um eixo de preço. O aumento dos preços das ações é mostrado com Xs e a queda dos preços é mostrada com Os. Estes pontos aparecem no gráfico apenas se o preço movido pelo menos uma unidade de preço em qualquer direção. Então, dizer que os preços de fechamento de um estoque subiram uma unidade de preço três vezes. Isso apareceria como uma coluna de três Xs. Se o movimento do preço inverte a direção, o gráfico mostra uma nova coluna de Os, em que um O é plotado para cada unidade de movimento de preços. Xs e Os nunca aparecem na mesma coluna. A cartografia. No entanto, deve estabelecer quantas unidades de preços compõem uma caixa. Que é o quanto o preço deve se mover na direção oposta para que o gráfico comece uma nova coluna. Digamos, por exemplo, que o estoque que você estava rastreando era negociado em 25, e você estava usando uma medida de 1 unidade e uma caixa de reversão é de três unidades. Agora, se o estoque tivesse negociado até 25, o estoque teria que fechar às 22 antes do gráfico reverter para uma coluna de Os. Como cada unidade de movimento de preços deve ser plotada, cada unidade de movimento de preço para baixo do nível 25 deve, nesta nova coluna de Os, ser representada por um O. A próxima reversão teria a negociação de ações pelo menos 3 ou três Pontos, antes que uma nova coluna de Xs voltasse à vista no nosso gráfico PampF. Suponha, então, que a questão continue a cair para 20 antes de reverter o Xs reaparecerá uma vez que o preço atinge 23. Lembre-se, você escolhe o tamanho da unidade. Poderia ser 0.50, 1 ou mesmo 2 se o preço das ações for alto o suficiente. Graficamente, as duas primeiras colunas do nosso exemplo seriam assim: Leitura de Gráficos PampF Agora que tivemos um olhar sobre como construir um gráfico PampF, a próxima pergunta é como lemos isso. É claramente entendido pelos especialistas da PampF que a lei da oferta e da demanda determina o preço do estoque. Se a questão está aumentando de preço e temos uma tendência de alta no local com pelo menos três Xs, acreditamos que a demanda superou o fornecimento. No reverso, quando esse gráfico nos dá três Os, indica que a oferta superou a demanda. Os gráficos do PampF nos mostram o estabelecimento de tendências, reversões de tendências e a oferta e demanda de problemas gráficos. (Para leitura relacionada, verifique as reversões do mercado e como identificá-los.) Aqui estão alguns exemplos: Figura 1: Exemplos de tendências ilustradas por gráficos de pontos e figuras. O seguinte lhe dará uma base sólida para estudar mais dois importantes princípios de gráficos PampF: níveis de suporte e níveis de resistência. Um nível de suporte é um nível em que os investidores e os comerciantes acreditam que os preços começarão a se mover mais alto depois de atingir a marca de suporte. Dê uma olhada nos três Os no exemplo acima para ver o que isso significa. Uma linha horizontal de Os é o que você está procurando ao zerar em uma inversão de tendência e uma tendência de alta para começar. Uma linha horizontal de Xs marca os níveis de resistência que você precisa estar procurando no estudo de gráficos PampF. Estudos de linhas de tendência mostraram que uma ruptura com os níveis de resistência geralmente ocorre com grande entusiasmo, isto é, com grande volume e um rápido aumento do preço das ações. As tendências da linha de fundo levam muito tempo para reverter, então os comerciantes devem se lembrar que o gráfico do PampF foi projetado para investidores de longo prazo e não tem nenhum valor para o comerciante de curto prazo. Ao usar o gráfico de pontos e figuras para identificar as tendências gerais dos preços, os investidores técnicos podem assumir posições que têm uma forte probabilidade de lucrar. Esta é apenas uma visão geral básica dos gráficos PampF. O melhor livro já escrito sobre o assunto é Point and Figure Charting, escrito por Thomas Dorsey. Este livro é uma obrigação para todos aqueles que querem uma compreensão completa deste método de gráficos popular. Desde a introdução dos gráficos PampF, eles foram profundamente integrados em outras análises técnicas e estratégias de negociação. (Saiba mais sobre outro tipo de gráficos em Introdução ao Swing Charting.)
Moving Average Process Lecture Notes
Leitura 7Limitações deControlChartsPrint - ISE 4404. Este é o fim da pré-visualização. Inscreva-se para acessar o resto do documento. Pré-visualização de texto não formatado: ISE 4404 Controle de qualidade estatístico Notas de aula 7 Instrutor: Ran Jin Email: jran5vt. edu 1 Quais são as limitações dos gráficos de controle Xbar e RS Pense nas premissas 2 Capítulo 9 - Amostras CUSUM Gráficos de controle EWMA Para acelerar a detecção de um Pequena mudança média no processo. O gráfico Shewhart demora muito para detectar uma pequena mudança média (shiftlt1.5) usa apenas a informação sobre o processo contido no último ponto plotado e ignora qualquer informação dada por toda a seqüência de pontos não é adequado para a amostra com uma única observação O gráfico de Shewhart com outras regras de sensibilização suplementar pode aumentar a sensibilidade de detecção, mas reduzir a simplicidade ea facilidade de interpretação do gráfico de controle Shewhart e aumentar o erro de tipo I (às vezes dramaticamente). 3 Capítulo 10 Outras técnicas de controle e monitoramento de processos estatísticos univariados SPC para execução de produção curta ou pequena SPC Com dados de processo autocorrelacionados 4 Capítulo 11 Controle de qualidade multivariante Monitoramento de processo Tabela de controle de Qui-quadrado médio Carta de controle de Hotelling T2 tamanho da amostra ngt1 Tamanho da amostra n1 Interpretação de sinais fora de controle Monitoramento Processo Variância teste covariância matriz teste amostra variância generalizada 5 Mais Avançado Tópicos em design de gráfico de controle Tabela de controle ajustada por risco Monitoramento de perfil Gráfico de controle baseado em imagem Tabela de controle baseada em cluster 6 Capítulo 9 - Amostras CUSUM Gráficos de controle EWMA Para acelerar a detecção de uma pequena mudança média no processo. O gráfico Shewhart demora muito para detectar uma pequena mudança média (shiftlt1.5) usa apenas a informação sobre o processo contido no último ponto plotado e ignora qualquer informação dada por toda a seqüência de pontos não é adequado para a amostra com uma única observação O gráfico de Shewhart com outras regras de sensibilização suplementar pode aumentar a sensibilidade de detecção, mas reduzir a simplicidade ea facilidade de interpretação do gráfico de controle Shewhart e aumentar o erro de tipo I (às vezes dramaticamente) 7 Um exemplo de motivação 6 6 Considere os seguintes dados. Este processo tem um aumento médio desde a amostra 21, você vê isso? 8 6 E se Ci i (X j 1 j 10) 6 6 9 O pequeno turno médio X UCL LCL t 10 O que é CUSUM Chart O gráfico CUSUM foi proposto pela primeira vez Página (1954). Gráfico CUSUM: incorpora diretamente toda a informação na seqüência de valores de amostra ao traçar as somas cumulativas (CUSUM) dos desvios dos valores de amostra de um valor alvo i Ci (x j 0) j1 x j. A média da amostra 0: o alvo para o processo significa Ci: a soma cumulativa até e incluindo a i-ésima amostra n1: cusum poderia ser construído para observações individuais 11 Interpretação do gráfico CUSUM i 1 Ci (xj 0) (xj 0) (xi 0) Ci 1 (xi 0) j1 j1 i 0, Ci é uma caminhada aleatória com zero médio gt0, Ci é uma tendência de deriva para cima lt0, Ci é uma tendência de deriva para baixo Observação: uma tendência de Ci é uma indicação Da mudança de processo. 12 6 Usando CUSUM Ci i (X j 1 j 10) 6 6 13 Como construir um quadro de controle CUSUM Monitorar a média de um processo. Tabular (algorítmico) cusum (forma preferível) A forma V-mask de cusum Cusum pode ser construída tanto para observações individuais como para as médias de subgrupos racionais. Para a observação individual: ixixi Ci (xj 0) Ci 1 (xi 0) j1 14 Construir um quadro de controle CUSUM Tabular CUSUM Ci max0, xi (0 K) Ci1 Ci max0, (0 K) xi Ci1 C0 C0 0 Estatística C C. Um lado superior superior cusum CC: acumulam desvios de o que são maiores do que K, com ambas as quantidades reiniciadas a zero ao se tornarem negativas K: valor de referência (valor de tolerância ou folga) Frequentemente escolhido a meio caminho entre o alvo o e fora de controle Valor da média 1 que estamos interessados em detectar rapidamente 1 0 1 0 1 0 K 2 2 Regras de decisão: se C ou C excede o intervalo de decisão H (A escolha comum H5), o processo é considerado fora de controle 15 6 6 6 9 1 0 0,5 H55 2 2 Ci max0, xi (0 K) Ci1 K Ci max0, (0 K) xi Ci1 C0 C0 0 para verificar se Ci gt H ou Ci gt H 16 Procedimentos para Construção de CUSUM Select K e H Construa um lado superior e inferior cusum e representado nos dois col separado Tabela da calculadora xi (0K) e 0-K - xi Calcule os desvios acumulados C e C Contar o número de períodos consecutivos que o cusum C ou C - foram diferentes de zero, que são indicados por N e N respectivamente 17 Interpretação de CUSUM Encontre o ponto de dados em que C ou C - excede o intervalo de decisão H Se os dados fora de controle correspondem a uma causa atribuível, então determine a localização do último intervalo de dados de controle - Nout ou iiniout - N-out onde N out e N - out correspondem a N e N - no ponto de dados iout Estimar o novo processo significa Ci 0 KN out 0 K Ci N fora se Ci gt H se Ci gt H Traçar um gráfico de status CUSUM para visualização No entanto, as outras regras de sensibilização não podem ser utilizadas com segurança para o gráfico CUSUM porque C e C não são independentes. 18 Design of CUSUM Baseado em ARL O valor de referência de K e o intervalo de decisão H têm efeito sobre ARL0 e ARL1 k0.5 ( Kk): para minimizar o valor ARL1 para ARL0 fixo, escolha h (Hh): para obter o Desempenho desejado em controle ARL0 Tabelas 9-3 amp 9-4 6 ARL0 ARL1 Quadro Shewhart ARL143.96 6 19 ARL da CUSUM Classificação Siegmunds aproximação para ARL um lado ARL ou ARL - para C ou C ARL ou e 2 b 2b 1 ARL 2 2 1 0 bh 1.166 k (para ARL) k (para ARL) 0: ARL0 0: ARL1 total ARL 1 1 1 ARL ARL ARL Se 0, ARLb2 20 Padrão CUSUM Vantagem de um cusum padronizado: não depende de. Assim, muitas tabelas de cusum agora podem ter os mesmos valores de k e h Leads naturalmente para um cusum para variabilidade yi xi 0 Ci max0, yi k Ci 1 Ci max0, k yi Ci 1 C0 C0 0 21 Melhoria do CUSUM Exemplo: 0100, K3, H12, 50 valor de início de linha C 0 C 0 H 2 6 1105 Dados de controle 8 C0 C0 0 Resposta inicial rápida (FIR): set Se uma mudança ocorreu no início, ele pode detectar a mudança mais rapidamente para diminuir ARL1 Se dentro Controle no início, cusum irá cair rapidamente para zero, pouco efeito sobre o desempenho 8 22 Mais Discussão sobre o subgrupo CUSUM Rational: o cusum muitas vezes funciona melhor com n1 se ngt1, substitua xi por x i. Substituir com xn O cusum de um lado em cada direção pode ser projetado de forma diferente. O gráfico CUSUM não é tão efetivo como o gráfico Shewhart na detecção de grandes turnos combinados do procedimento cusum-Shewhart (Shewhart limita o uso 3,5) pode melhorar a capacidade de detectar turnos maiores e tem apenas Diminuiu ligeiramente ARL0 6 23 CUSUM para Monitoramento da Variabilidade do Processo Crie uma nova quantidade padronizada (Hawkins, 1981, 1993), que é sensível às mudanças de variância. A distribuição no controle de i é aproximadamente N (0,1) yi 0,822 ii N (0,1) 0,349 Si max0, ik Si1 yi xi 0 Si max0, ki Si1 A seleção de h e k e a interpretação do cusum são semelhantes a O cusum para controlar o processo significa 24 média móvel ponderada exponencialmente (EWMA) Para esquecer exponencialmente os dados passados, queremos associar mais peso aos dados mais recentes. É uma média ponderada: uma série geométrica de pesos Zi X i (1) Zi 1 Z0 0 X i 1 Zi (1) j X ij (1) i Z0 j 0 0lt1, Z00 25 Como construir um gráfico EWMA Suponha que xt (t1,2,) são variáveis aleatórias independentes, com E (xt) 0 , Var (xt) 2 Var (Zi) À medida que eu tornar-me grande: 2 Var (Zi) n 2 Nota: para 1, temos Shewhart Chart. Limites de controle de estado constante Em geral, UCL 0 L UCL 0 L (2) n LCL 0 L (2) n CL0 LCL 0 L) n (2 Nota. Diferente do livro de texto, aqui usamos as médias da amostra (ngt1) em vez disso Do que as observações individuais (n1) 26 6 8 8 8 n1 Z i X i (1) Z i 1 Z 0 0 X 1 (1) 22t i Zt UCL 0 L (2) 1 (1) (2) UCL 0 L 2 2t i LCL Z 0 L 1 (1)) 1 (LCL 0 (2)) t (2 8 27 6 6 Design do EWMA Control Chart Seleção de parâmetros: L e Afetar o desempenho ARL Menor para detectar menor mudança recomendar usar 0,050,25, especialmente 0,05, 0,10, 0,20) Geralmente L3, mas para pequenos 0,1, L2,6 2,8 6 6 ARL0 ARL1 Gráfico Shewhart ARL143,96 28 Desempenho do gráfico de controle EWMA Comparado ao gráfico Shewhart e ao gráfico CUSUM, o gráfico EWMA é Eficaz na detecção de pequenas mudanças médias como CUSUM, menos eficaz na detecção de mudança maior do que o gráfico Shewhart, mas geralmente superior ao gráfico CUSUM (especialmente se gt0.1) EWMA é muito insensível t O pressuposto de normalidade. Então, é um gráfico de controle ideal para observações individuais. Recomendação: Para combinar o gráfico Shewhart com o EWMA e usar limites de controle mais amplos (L3.25 ou 3.5) para o gráfico Shewhart 29 Exemplo Um gráfico de controle EWMA usa 0.4. Quão largos os limites estarão no gráfico de controle da barra x (em sigma-units), expressado como um múltiplo da largura dos limites EWMA de estado estacionário (em unidades sigma) 30 Gráficos de Controle Médio Mínimo Diferentes do EWMA, uso Uma média móvel não ponderada Mi (i X i-1 X i-2. X i-w1) w X Esta janela de tamanho, w, incorpora parte da memória das informações de dados anteriores, descartando os dados mais antigos e adicionando os dados mais recentes 31 Construir gráficos de controle de média móvel A média móvel pode ser escrita recursivamente como, MM (i i-1 i X) w iw w tamanho da janela, n tamanho da amostra para ela 1 Var (M) 2 Var (iw it-w1 ji-w1 UCL 0 3 nw LCL 0 - 3 nw XX 2) nw ji X No início, se iltw 0 3 ni Observações: O tamanho da janela de w e a magnitude da mudança de interesse estão inversamente relacionados. 32 6 8 8 Exemplo 8 8 UCL 0 3 n1 0 3 w LCL 0 - 3 wi 8 6 6 9 13 33 Exemplo: Detecção de deslocamento por gráfico de média móvel Suponha que o processo significa mudanças de 0 0 n para Shewhart Chart (esse valor não Mudança de amostra para amostra):) 0,0227 Pr (detecção) Pr (X gt 3 0 0 nn para gráfico de média em movimento: esse valor muda de amostra para amostra desde) Pr (detecção) Pr (M gt UCL i M 0 ni 1) (W-1) para a 1ª amostra após o deslocamento E (M) w 2ª amostra após o deslocamento ww amostra após a mudança w Exibir o documento completo Clique para editar os detalhes do documento Compartilhe este link com um amigo: Documentos mais populares para o ISE 4404 Leitura 3Inferências Sobre a qualidade Virginia Tech ISE 4404 - Primavera 2015 ISE 4404 Controle estatístico de qualidade Notas de aula 3 Instrutor: Ran Jin Email: jran5 Trabalho de casa 2 Virginia Tech ISE 4404 - Primavera 2015 ISE 4404 Primavera 2015 HOMEWORK 2 Devido a 2132015 antes da classe 1. (1pt) Duas decisões r Tarefas 4 Virginia Tech ISE 4404 - Primavera 2015 ISE 4404 Primavera 2015 HOMEWORK 4 Devido a 327 2015 antes da classe 1. (1 pt) Um processo é Lição de casa 3 Virginia Tech ISE 4404 - Primavera 2015 ISE 4404 Primavera 2015 HOMEWORK 3 Devido a 2272015 antes da classe 1. (1 pt) Um processo é Exam 1 Solution Virginia Tech ISE 4404 - Primavera 2015 ISE 4404 Exame de Controle de Qualidade Estatística I (TIME: 90 Minutes) NOTAS: 1. Duas páginas dou Exame 1 Solução Trabalho de casa 6 Virginia Tech ISE 4404 - Primavera 2015 ISE4404 Primavera 2015 ATENÇÃO HOME 6 Devido a 4272015 antes da classe 1. (1 pt) Aplicando DOE tSTAT 497 CONFERÊNCIA NOTAS 2 1. AUTOCOVARIANCE E AS FUNÇÕES DE AUTOCORRELAÇÃO Para um processo estacionário, a autocovariância entre Y t e Y. Apresentação no tema: STAT 497 CONFERÊNCIA NOTAS 2 1. AUTOCOVARIANCE E AS FUNÇÕES DE AUTOCORRELAÇÃO Para um processo estacionário, A autocovariância entre Y t e Y. Transcrição de apresentação: 2 A AUTOCOVARIÇÃO E AS FUNÇÕES DE AUTOCORRERAÇÃO Para um processo estacionário, a autocovariância entre Y t e Y tk é e a função de autocorrelação é 2 3 A AUTOCOVARIÂNCIA E O AUTOCORRETO FUNÇÕES DE LATA PROPRIEDADES: (condição necessária) k e k são positivos semi - definidos para qualquer conjunto de pontos de tempo t 1, t 2,, t n e quaisquer números reais 1, 2 ,, n. 3 4 A FUNÇÃO DE AUTOCORRERAÇÃO PARCIAL (PACF) PACF é a correlação entre Y t e Y t-k após a sua dependência linear mútua nas variáveis intervenientes Y t-1, Y t-2,, Y t-k1 foi removida. A correlação condicional é geralmente referida como a autocorrelação parcial em séries temporais. 4 5 CÁLCULO DO PACF 1. ABORDAGEM DE REGRESSÃO: Considere um modelo a partir de um processo estacionário médio zero em que ki denota os coeficientes de Y t ki e etk é o termo de erro médio zero que não está correlacionado com Y t ki, i0,1, k . Multiplique ambos os lados por Y t kj 5 11 PROCESSO DE RUÍDO BRANCO (WN) Um processo é chamado de processo de ruído branco (WN), se é uma seqüência de variáveis aleatórias não correlacionadas de uma distribuição fixa com média constante, variância constante e Cov (Y T, Y tk) 0 para todos os k0. 11 12 PROCESSO DE RUÍDO BRANCO (WN) É um processo estacionário com função de autocovariância 12 Fenômeno Básico: ACFPACF 0, k 0. 13 PROCESSO DE RUÍDO BRANCO (WN) Ruído branco (em análise espectral): produz-se luz branca em que todas as freqüências ( Ou seja, cores) estão presentes em quantidade igual. Processo sem memória Bloco de construção a partir do qual podemos construir modelos mais complicados Ele desempenha o papel de uma base ortogonal na análise geral de vetor e função. 13 15 ERGODICIDADE A lei de Kolmogorovs de grande número (LLN) diz que se X i iid (, 2) for i 1. n, então temos o seguinte limite para a série de séries de tempo em conjunto, temos séries de séries temporais, não média de conjunto . Assim, a média é calculada pela média ao longo do tempo. A série de séries temporais converge para o mesmo limite que a média do conjunto. A resposta é sim, se Y t é estacionário e ergódico. 15 16 ERGODICIDADE Um processo estacionário de covariância é dito ergódico para a média, se a média da série temporal converge para a população. Da mesma forma, se a média da amostra fornecer uma estimativa consistente para o segundo momento, então o processo é dito ergódico para o segundo momento. 16 17 ERGODICIDADE Uma condição suficiente para que um processo estacionário de covariância seja ergódico para a média é aquele. Além disso, se o processo for gaussiano, as autocovariâncias absolvas absolutas também garantem que o processo seja ergódico para todos os momentos. 17 19 A FUNÇÃO DE AUTOCORRERAÇÃO DA AMOSTRA Um gráfico contra k um correlograma de amostra Para grandes tamanhos de amostra, normalmente é distribuído com média k e a variância é aproximada pela aproximação de Bartletts para processos em que k 0 para km. 19 m. 19 20 A FUNÇÃO DE AUTOCARRELAÇÃO DA AMOSTRA Na prática, eu sou desconhecida e substituída pelas estimativas da amostra. Portanto, temos o seguinte erro padrão de grande atraso de. 20 21 A FUNÇÃO DE AUTOCARRELAÇÃO DE AMOSTRA Para um processo WN, temos o intervalo de confiança 95 para k. Portanto, para testar o processo é WN ou não, desenhe 2n 12 linhas no correlograma de amostra. Se todos estiverem dentro dos limites, o processo pode ser o WN (também precisamos verificar o exemplo PACF). 21 Para um processo WN, ele deve estar próximo de zero. 22 A FUNÇÃO DE AUTOCORRERAÇÃO PARCIAL DA AMOSTRA Para um processo WN, 2n 12 pode ser usado como limites críticos em kk para testar a hipótese de um processo WN. 22 23 OPERADORES BACKSHIFT (OU LAG) Operador de mudança de direção, B é definido como, por exemplo, Processo de choque aleatório: 23 24 MOVIMENTO DE REPRESENTAÇÃO MÉDIA DE UMA SÉRIE DE TEMPO Também conhecido como Random Shock Form ou Wold (1938) Representação. Seja uma série de tempo. Para um processo estacionário, podemos escrever como uma combinação linear de seqüência de r. v.s não correlacionados (WN). UM PROCESSO LINEAL GERAL: 24 onde 0 I, é um processo WN médio de 0 e 27 REPRESENTAÇÃO MÉDIA DE MOVIMENTO DE UMA SÉRIE DE TEMPO Porque eles envolvem somas infinitas, para ser estatística. Portanto, é a condição necessária para que o processo seja estacionário. É um processo não determinista: um processo não contém componentes deterministas (sem aleatoriedade nos estados futuros do sistema) que podem ser previstos exatamente de seu próprio passado. 27 28 FUNÇÃO DE GERAÇÃO DE AUTOCOVARIANCE Para uma determinada sequência de autocovariâncias k, k0, 1, 2, a função de geração de autocovariância é definida como onde a variância de um dado processo 0 é o coeficiente de B 0 e a autocovariância do intervalo k, k é o Coeficiente de ambos B k e B k. 28 22 11 31 EXEMPLO a) Escreva a equação acima em forma de choque aleatório. B) Encontre a função de geração de autocovariância. 31 32 REPRESENTAÇÃO AUTORRESSIVA DE UMA SÉRIE DE TEMPO Esta representação também é conhecida como FORMULÁRIO INVERTIDO. Regressar o valor de Y t no tempo t em seu próprio passado mais um choque aleatório. 32 33 REPRESENTAÇÃO AUTORRESSIVA DE UMA SÉRIE DE TEMPO É um processo inversível (é importante para a previsão). Nem todo processo estacionário é reversível (Box e Jenkins, 1978). Invertibilidade fornece singularidade da função de autocorrelação. Isso significa que diferentes modelos de séries temporais podem ser reexpressados um pelo outro. 33 34 REGRA DE INVERTIBILIDADE USANDO A FORMA ALEGRE DE CHOQUE Para um processo linear, para ser reversível, as raízes de (B) 0 em função de B devem estar fora do círculo da unidade. Se é uma raiz de (B), então 1. (número real) é o valor absoluto de. (Número complexo) é 34 1. (número real) é o valor absoluto de. (Número complexo) é 34 35 REGRA DE INVERTIBILIDADE USANDO A FORMA DE CHOQUE ALEATÓRIO Pode ser estacionário se o processo puder ser redigitado em um RSF, ou seja, 35 36 REGRA DE ESTACIONAMENTO USANDO A FORMA INVERTIDA Para um processo linear, ser reversível, as raízes De (B) 0 em função de B deve estar fora do círculo da unidade. Se é uma raiz de (B), então 1. 36 1. 36 37 FORMULÁRIO DE CHOQUE ALEATÓRIO E FORMULAÇÃO INVERTIDA As representações AR e MA não são a forma do modelo. Porque eles contêm um número infinito de parâmetros que são impossíveis de estimar a partir de um número finito de observações. 37 38 MODELOS DA SÉRIE DE TEMPO Na Forma Invertida de um processo, se apenas números finitos de pesos não forem zero, ou seja, o processo é chamado de processo AR (p). 38 39 MODELOS DA SÉRIE DE TEMPO Na Forma de Choque Aleatório de um processo, se apenas números finitos de pesos não forem zero, ou seja, o processo é chamado de processo de MA (q). 39 41 MODELOS DA SÉRIE DE TEMPO O número de parâmetros em um modelo pode ser grande. Um alternativo natural é o processo AR e MA misturado Processo ARMA (p, q) Para um número fixo de observações, quanto mais parâmetros em um modelo, menor será a estimativa dos parâmetros. Escolha um modelo mais simples para descrever o fenômeno. 41 Download ppt STAT 497 NOTAS DE CONFERÊNCIA 2 1. A AUTOCOVARIÂNCIA E AS FUNÇÕES DE AUTOCORRERAÇÃO Para um processo estacionário, a autocovariância entre Y t e Y. CSC321 Inverno 2014 - Notas de aula Estes são comentários de Tijmens em vídeos de conferências Geoffs. 9 de janeiro Palestra 1a: Por que precisamos de aprendizagem em máquina e Palestra 1b: o que são redes neurais Estes vídeos apresentam a motivação e filosofia geral do ML. Não se preocupe se você não entender todos os aspectos técnicos de e. A história sobre reconhecimento de fala. Tente obter o quadro geral da história. Um ponto importante é que algumas coisas que nos sentem fáceis, como a visão, são difíceis para o software e vice-versa (xadrez). Palestra 1c: alguns modelos simples de neurônios Este vídeo apresenta alguns tipos básicos de neurônios. Mostra a formalização dos conceitos (conexão, atividade, etc.) em matemática. Palestra 1d: Um exemplo simples de aprendizagem A parte mais importante deste vídeo é a visualização. A visualização das redes neurais é difícil, mas importante. 14 de janeiro Palestra 1e: Três tipos de aprendizagem Preste atenção extra ao aprendizado supervisionado e sua definição matemática, porque isso foi o que estava fazendo durante a primeira metade do curso. Palestra 2a: Tipos de arquiteturas de redes neurais Preste atenção extra às redes de feed feed, porque isso é o que bem estará fazendo para a primeira metade do curso. Palestra 2b: Perceptrons: A primeira geração de redes neurais Tenha em mente a analogia com neurônios e sinapses. Pense em quais partes são aprendidas e quais não são, e pergunte-se por que, mesmo que você não encontre uma resposta. Tente entender completamente por que o viés pode ser implementado como uma unidade de entrada especial. Sinônimos: recurso de unidade de neurônio. O neurônio enfatiza a analogia com cérebros reais. Unidade enfatiza que é um dos componentes de uma grande rede. O recurso enfatiza que representa (implementa) um detector de recursos que está olhando a entrada e ativará se o recurso procurado estiver presente na entrada. Sinônimos: as unidades valorizam a unidade de ativação de unidades de saída. Observe que uma entrada de unidades é outra coisa. O valor enfatiza que podemos pensar nisso como uma variável, ou uma função da entrada. A ativação enfatiza que a unidade pode estar respondendo ou não, ou até certo ponto é mais apropriada para unidades logísticas, e pode enfatizar a analogia com cérebros reais. O resultado enfatiza que é diferente da entrada. 16 de janeiro Aula 2c: Uma visão geométrica de perceptrons Se você não é muito experiente com geometria e matemática, então isso vai desafiar sua imaginação. Não tenha pressa. Depois de entender este vídeo, os outros dois serão mais fáceis do que este. É sobre espaços de alta dimensão. Alguns fatos básicos sobre esses: Um ponto (a. k.a. localização) e uma flecha da origem para esse ponto, são freqüentemente usados indistintamente. Pode ser chamado de local ou vetor. Um hiperplano é o equivalente de alta dimensão de um plano em 3-D. Em 2-D, é uma linha. Os slides que mostram uma imagem de espaço de peso usam um espaço em massa de 2-D, de modo que é fácil de desenhar. As mesmas idéias se aplicam em alta D. O produto escalar entre dois vetores é o que você obtém quando você os multiplica em elementos e depois adiciona esses produtos. É também conhecido como produto interno. O produto escalar entre dois vetores que têm um ângulo de menos de 90 graus entre eles é positivo. Por mais de 90 graus é negativo. Se você não tiver certeza sobre a história desse vídeo depois de assisti-lo, assista-o novamente. Compreendê-lo é um pré-requisito para o próximo vídeo. Palestra 2d: Por que o aprendizado funciona Aqui, usando a interpretação geométrica, é apresentada uma prova de por que o algoritmo de aprendizagem do perceptron funciona. Os detalhes não são todos enunciados. Depois de assistir o vídeo, tente contar a história a outra pessoa (ou a uma parede) em suas próprias palavras, se possível com mais detalhes. Essa é a melhor maneira de estudar de qualquer maneira. Palestra 2e: O que os perceptrons não podem fazer Esta história motiva a necessidade de redes mais poderosas. Essas idéias serão importantes nas futuras palestras, quando estavam trabalhando para superar essas limitações. Sinônimos: caso de treinamento do caso de treinamento caso de treinamento, ponto de treinamento e às vezes mesmo entrada (isso definitivamente é errado, porém). O caso de entrada e a entrada enfatizam que isso é dado à rede neural, em vez de ser exigido da rede (como a resposta a um caso de teste). A entrada é ambígua, porque mais frequentemente, a entrada é curta para o neurônio de entrada. O caso de treinamento é o mais usado e é bastante genérico. O exemplo de treinamento enfatiza a analogia com a aprendizagem humana: aprendemos com exemplos. O ponto de treinamento enfatiza que é um local em um espaço de alta dimensão. 21 de janeiro Aula 3a: Aprendendo os pesos de um neurônio linear Este vídeo apresenta muitas idéias novas e é um grande pré-requisito para a compreensão dos outros dois vídeos (e de fato o resto do curso). Este vídeo apresenta um tipo diferente de neurônio de saída. Novamente, temos uma prova de convergência, mas é uma prova diferente. Não requer a existência de um vetor de peso perfeito. O erro residual realmente significa erro ou residual: é a quantidade pela qual a resposta foi errada. Um conceito muito central é introduzido sem ser tornado muito explícito: usamos derivativos para aprender, isto é, para melhorar os pesos. Tente entender por que esses conceitos são realmente muito relacionados. O aprendizado on-line significa que mudamos os pesos após cada exemplo de treinamento que vemos, e normalmente fazemos um ciclo através da coleção de exemplos de treinamento disponíveis. Palestra 3b: A superfície de erro para um neurônio linear Muito geometria novamente, bem como no video 2c sobre perceptrons. Esses tipos de análise são a melhor ferramenta que temos para entender o que uma regra de aprendizagem está fazendo. Isso não é fácil. Na imagem, usamos dois pesos e dois casos de treinamento. Esses números não precisam ter sido os mesmos, então não é como se um peso esteja conectado a um caso de treinamento e o outro peso estiver conectado ao outro caso de treinamento. Palestra 3c: Aprendendo os pesos de um neurônio de saída logística. Este é mais fácil do que os outros dois: tem muito menos novos conceitos. Pense sobre o que é diferente do caso com neurônios lineares, e o que é o mesmo. A função de erro ainda é E 12 (y-t) 2 Observe como depois de Geoff explicou o que a derivada é para uma unidade logística, ele considera o trabalho a ser feito. Isso porque a regra de aprendizagem é sempre simplesmente uma taxa de aprendizado multiplicada pela derivada. Sinônimos: perda (função) erro (função) objetivo (função) (valor). A perda enfatiza que a minimizou, sem dizer muito sobre o significado do número. O erro enfatiza que é a medida em que a rede faz as coisas erradas. A função objetiva é muito genérica. Este é o único onde não está claro, seja minimizando ou maximizando. 23 de janeiro Aula 3d: o algoritmo de backpropagation Aqui, começamos a usar camadas ocultas. Para treiná-los, precisamos do algoritmo de backpropragation. Camadas ocultas, e esse algoritmo, são muito importantes neste curso. Se houver alguma confusão sobre isso, vale a pena resolver em breve. A história de treinamento por perturbações serve principalmente como motivação para usar backprop, e não é tão central quanto o resto do vídeo. Esta computação, assim como a propagação direta, pode ser vetorializada em múltiplas unidades em cada camada e em vários casos de treinamento. Palestra 3e: Usando os derivados calculados por backpropagation Aqui, dois tópicos (otimização e regularização) são introduzidos, para serem explorados mais adiante no curso. 28 de janeiro Palestra 4a: Aprender a prever a próxima palavra Agora que temos o método básico para criar camadas ocultas (backprop), veríamos o que pode ser alcançado com elas. Começamos a perguntar como a rede aprende a usar suas unidades escondidas, com uma aplicação de brinquedo para árvores genealógicas e uma aplicação real para modelagem de linguagem. Este material constitui a base da atribuição 1. Este vídeo apresenta representações distribuídas. Não é realmente sobre prever palavras, mas está construindo isso. Faz um excelente trabalho de olhar dentro do cérebro de uma rede neural. Isso é importante, mas nem sempre é fácil de fazer. Palestra 4b: Uma breve diversão na ciência cognitiva Este vídeo é parte do curso, ou seja, não é opcional, apesar do que Geoff diz no início do vídeo. Este vídeo fornece uma interpretação de alto nível sobre o que está acontecendo na rede de árvores genealógicas. Este video contrasta dois tipos de inferência: inferência consciente, baseada no conhecimento relacional. Inferência inconsciente, baseada em representações distribuídas. Palestra 4c: Outra diversão: a função de saída softmax Esta não é realmente uma diversão: é um ingrediente crucial dos modelos de linguagem e de muitas outras redes neurais. Nós vimos neurônios de saída de limiar binário e neurônios de saída logística. Este vídeo apresenta um terceiro tipo. Este só faz sentido se tivermos vários neurônios de saída. O primeiro problema com erro quadrado é um problema que aparece ao combinar a função de perda de erro ao quadrado com unidades de saída logísticas. A logística tem pequenos gradientes, se a entrada é muito positiva ou muito negativa. Material escrito: a matemática das unidades softmax Isso ultrapassa as unidades softmax com mais detalhes, incluindo derivadas e derivações detalhadas. Palestra 4d: modelos de linguagem neuro-probabilística Esta é a primeira das várias aplicações de redes neurais que estudam bem em algum detalhe neste curso. Sinônimos: palavra incorporação de caracteres de palavras-chave codificação de palavras vetoriais. Todos estes descrevem a coleção aprendida de números que é usada para representar uma palavra. A incorporação enfatiza que é um local em um espaço de alta dimensão: é onde as palavras estão incorporadas nesse espaço. Quando verificamos quais são as palavras próximas, pensaram nessa incorporação. O vetor de características enfatiza que é um vetor em vez de um escalar, e que é um componente, ou seja, composto de múltiplos valores de características. A codificação é muito genérica e não enfatiza nada específico. 30 de janeiro Palestra 4e: Formas de lidar com o grande número de possíveis saídas. Caminho 1: uma arquitetura serial, baseada em tentar as próximas palavras do candidato, usando vetores de recursos (como no exemplo da família). Isso significa menos parâmetros, mas ainda muito trabalho. Caminho 2: usando uma árvore binária. Caminho 3: Collobert Westons procura bons vetores de características para palavras, sem tentar prever a próxima palavra em uma frase. Exibição de vetores de recursos aprendidos. Imagem bonita 4 de fevereiro Palestra 5a: Por que o reconhecimento de objetos é difícil Mudando para uma aplicação diferente de redes neurais: visão por computador, ou seja, ter um computador realmente entender o que uma imagem está mostrando. Este vídeo explica por que é difícil para um computador ir de uma imagem (ou seja, a cor e intensidade de cada pixel na imagem) para uma compreensão do que é uma imagem de. Algumas dessas discussões são sobre imagens de objetos bidimensionais (escrita em papel), mas a maioria é sobre fotografias de cenas do mundo real 3-D. Certifique-se de que compreende o último slide: explica como mudar de idade e peso é como um objeto que se desloca para uma parte diferente da imagem (para diferentes pixels). Esses dois podem parecer situações muito diferentes, mas a analogia é de fato bastante boa: eles não são realmente muito diferentes. Compreender isso é um pré-requisito especialmente para o próximo vídeo. Palestra 5b: alcançar invariantes de pontos de vista invariantes significa, literalmente, que não varia: não muda como resultado de uma mudança de ponto de vista. Isso significa que, se o neurônio para o detector de características for bastante ativo (digamos, é um neurônio logístico e tem um valor próximo de 1) para uma imagem de entrada, então, se damos à rede neural uma imagem dessa mesma cena de um pouco diferente Ponto de vista, esse mesmo neurônio ainda será bastante ativo. Sua atividade é invariante sob mudanças no ponto de vista. O invariante é uma questão de graus: há muito pouco isso é completamente invariante, ou que não tem nenhuma invariância, mas algumas coisas são mais invariantes do que outras. Os recursos invariantes são coisas como um círculo vermelho em algum lugar da imagem, e o neurônio para esse detector de recursos deve de alguma forma aprender a ligar quando há realmente um círculo vermelho na entrada e desligar se não houver. Tente encontrar exemplos de recursos que são amplamente invariantes em mudanças de ponto de vista e exemplos de recursos que não possuem essa propriedade. Palestra 5c: redes convolutivas para o reconhecimento de dígitos Como muitas das histórias que contamos com a aplicação do reconhecimento de dígitos manuscritos, este também é aplicável a uma grande variedade de tarefas de visão. É apenas esse reconhecimento de dígitos manuscritos que é um exemplo padrão para redes neurais. As redes convolutivas ainda são muito usadas. O slide Backpropagation com restrições de peso pode ser confuso. Aqui estão alguns esclarecimentos. (Note que nem todos os pesquisadores usam as mesmas definições). A Backpropagation de erro (a. k.a. propropagação ou backprop) é um algoritmo que usa habilmente a regra de cadeia para calcular gradientes para redes neurais. Realmente não se preocupa com restrições de pesos. O que se preocupa com as restrições de peso é o otimizador: o sistema que, pouco a pouco, altera os viés de pesos da rede para reduzir o erro, e que usa o gradiente (obtido por backprop) para descobrir em qual direção mudar os pesos . O gradiente para dois pesos normalmente não será o mesmo, mesmo que sejam dois pesos que se casam como para se manterem iguais. O otimizador pode manter os pesos amarrados o mesmo de pelo menos duas maneiras. Uma maneira é usar a soma dos gradientes das várias instâncias dos pesos ligados como se fosse o gradiente para cada uma das instâncias. É o que o vídeo descreve. Outra maneira é usar a média em vez da soma. Ambos os métodos têm suas vantagens. O ponto principal disso é que não são os gradientes que mudam se temos convolução, o que é o que fazemos com os gradientes. Outra interpretação é dizer que realmente não há dois (ou mais) pesos que estavam tentando manter a mesma, mas que realmente é um único parâmetro que aparece em dois (ou mais) lugares na rede. Essa é a interpretação mais matemática. Favorece usar a soma dos gradientes em vez do meio (você pode tentar descobrir por que, se você está se sentindo em matemática). Essa interpretação também está mais próxima do que normalmente ocorre no programa de computador que corre a rede neural convolutiva. Palestra 5d: redes convolutivas para reconhecimento de objetos Este vídeo é mais uma coleção de histórias de sucesso interessantes do que uma introdução completa a novos conceitos. Sente-se e divirta-se. Terminologia: a backpropagação é freqüentemente usada como o nome da combinação de dois sistemas: Sistema 1: o sistema de backpropagation de erro que calcula gradientes. Sistema 2: o sistema de descida de gradiente que usa esses gradientes para melhorar gradualmente os pesos e os preconceitos de uma rede neural. A maioria dos pesquisadores, incluindo Geoffrey, geralmente significa essa combinação, quando eles dizem backpropagation. 6 de fevereiro Palestra 6a: Visão geral da descida do gradiente do mini-lote Agora, iriam discutir a otimização numérica: como melhor ajustar os pesos e os preconceitos, usando as informações de gradiente do algoritmo de backprop. Este vídeo elabora o algoritmo de otimização de rede neural mais padrão (descida de gradiente de mini-lote), que já vimos antes. Foram elaborados alguns problemas introduzidos no video 3e. Palestra 6b: Um saco de truques para descida de gradiente de mini-lote Parte 1 trata de transformar os dados para tornar a aprendizagem mais fácil. Às 1:10, há um comentário sobre pesos aleatórios e escalação. O que é nesse comentário é o tamanho médio da entrada para a unidade. Às 1:15, o bom princípio: o que ele quer dizer é INVERSAMENTE proporcional. Às 4:38, Geoff diz que a tangente hiperbólica é o dobro da logística menos uma. Isso não é verdade, mas é quase verdade. Como um exercício, descubra saídas naquela equação. Às 5:08, Geoffrey sugere que com uma unidade tangente hiperbólica, é mais difícil varrer as coisas sob o tapete do que com uma unidade logística. Eu não entendo seu comentário, então, se você também não, não se preocupe. Este comentário não é essencial neste curso: nunca utilizamos tangentes hiperbólicas neste curso. A Parte 2 trata de mudar o algoritmo de descida de gradiente estocástico de maneiras sofisticadas. Bem, olhe esses quatro métodos com mais detalhes, mais tarde no curso. Jargão: descendência de gradiente estocástico é mini-lote ou descida de gradiente em linha. O termo enfatiza que não é descendência de gradiente de lote completo. Estocástico significa que envolve aleatoriedade. No entanto, esse algoritmo normalmente não envolve aleatoriedade. No entanto, seria verdadeiramente estocástico se escolhés aleatoriamente 100 casos de treinamento de todo o conjunto de treinamento, sempre que precisássemos do próximo mini-lote. Nós chamamos de estocástica tradicional gradiente descendente estocástica porque é, de fato, muito semelhante a essa versão verdadeiramente estocástica. Jargão: uma média de corrida é uma média ponderada no passado recente, onde o passado mais recente é mais ponderado. 11 de fevereiro Palestra 6c: o método momentum Agora iriam dar uma olhada mais completa em alguns dos truques sugeridos no video 6b. O maior desafio neste vídeo é pensar na superfície do erro como uma paisagem montanhosa. Se você pode fazer isso, e você entende bem a analogia, esse vídeo será fácil. Você pode ter que voltar ao vídeo 3b, que apresenta a superfície do erro. Conceitos importantes nesta analogia: ravina, um ponto baixo na superfície, oscilações, atingindo uma altitude baixa, bola rolante, velocidade. Todos esses têm significado no lado da paisagem da montanha da analogia, bem como no lado de aprendizado da rede neural da analogia. O significado da velocidade no lado de aprendizagem da rede neural da analogia é a principal idéia do método momentum. Vocabulário: o impulso da palavra pode ser usado com três significados diferentes, por isso é fácil confundir. Isso pode significar o método de impulso para a aprendizagem da rede neural, ou seja, a idéia que é introduzida neste vídeo. Este é o significado mais apropriado da palavra. Pode significar a constante de viscosidade (tipicamente 0,9), às vezes chamada de alfa, que é usada para reduzir a velocidade. Pode significar a velocidade. Este não é um significado comum da palavra. Observe que um pode escolher de forma equivalente incluir a taxa de aprendizado no cálculo da atualização a partir da velocidade, em vez de no cálculo da velocidade. Palestra 6d: Taxas de aprendizado adaptativo para cada conexão Isso é realmente para cada parâmetro, isto é, os preconceitos e os pontos fortes da conexão. Vocabulário: um ganho é um multiplicador. Este vídeo apresenta uma idéia básica (veja o título do video), com uma implementação simples. No próximo vídeo, veja uma implementação mais sofisticada. Você pode ter a impressão desse vídeo de que os detalhes sobre a melhor maneira de usar esses métodos não são universalmente aceitos. Isso é verdade. Sua pesquisa está em andamento. Palestra 6e: Rmsprop: Divida o gradiente por uma média em execução de sua magnitude recente Este é outro método que trata cada peso separadamente. O rprop usa o método do vídeo 6d, além de que ele apenas olha para o sinal do gradiente. Certifique-se de entender como o impulso é como usar uma média (ponderada) de gradientes passados. Sinônimos: média móvel, média de corrida, média decadente. All of these describe the same method of getting a weighted average of past observations, where recent observations are weighted more heavily than older ones. That method is shown in video 6e at 5:04. (there, its a running average of the square of the gradient) moving average and running average are fairly generic. running average is the most commonly used phrase. decaying average emphasizes the method thats used to compute it: theres a decay factor in there, like the alpha in the momentum method. February 13 Lecture 7a: Modeling sequences: A brief overview This video talks about some advanced material that will make a lot more sense after you complete the course: it introduces some generative models for unsupervised learning (see video 1e), namely Linear Dynamical Systems and Hidden Markov Models. These are neural networks, but theyve very different in nature from the deterministic feedforward networks that weve been studying so far. For now, dont worry if those two models feel rather mysterious. However, Recurrent Neural Networks are the next topic of the course, so make sure that you understand them. Lecture 7b: Training RNNs with back propagation Most important prerequisites to perhaps review: videos 3d and 5c (about backprop with weight sharing). After watching the video, think about how such a system can be used to implement the brain of a robot as its producing a sentence of text, one letter at a time. What would be input what would be output what would be the training signal which units at which time slices would represent the input output February 25 Lecture 7c: A toy example of training an RNN Clarification at 3:33: there are two input units. Do you understand what each of those two is used for The hidden units, in this example, as in most neural networks, are logistic. Thats why its somewhat reasonable to talk about binary states: those are the extreme states. Lecture 7d: Why it is difficult to train an RNN This is all about backpropagation with logistic hidden units. If necessary, review video 3d and the example that we studied in class. Remember that Geoffrey explained in class how the backward pass is like an extra long linear network Thats the first slide of this video. Echo State Networks: At 6:36, oscillator describes the behavior of a hidden unit (i. e. the activity of the hidden unit oscillates), just like we often use the word feature to functionally describe a hidden unit. Echo State Networks: like when we were studying perceptrons, the crucial question here is whats learned and whats not learned. ESNs are like perceptrons with randomly created inputs. At 7:42: the idea is good initialization with subsequent learning (using backprops gradients and stochastic gradient descent with momentum as the optimizer). Lecture 7e: Long-term Short-term-memory This video is about a solution to the vanishing or exploding gradient problem. Make sure that you understand that problem first, because otherwise this video wont make much sense. The material in this video is quite advanced. In the diagram of the memory cell, theres a somewhat new type of connection: a multiplicative connection. Its shown as a triangle. It can be thought of as a connection of which the strength is not a learned parameter, but is instead determined by the rest of the neural network, and is therefore probably different for different training cases. This is the interpretation that Geoffrey uses when he explains backpropagation through time through such a memory cell. That triangle can, alternatively, be thought of as a multiplicative unit: it receives input from two different places, it multiplies those two numbers, and it sends the product somewhere else as its output. Which two of the three lines indicate input and which one indicates output is not shown in the diagram, but is explained. In Geoffreys explanation of row 4 of the video, the most active character means the character that the net, at this time, consider most likely to be the next character in the character string, based on what the pen is doing. February 27 Lecture 9a: Overview of ways to improve generalization In the discussion of overfitting, we assume that the bottleneck of our ability to do machine learning is the amount of data that we have not the amount of training time or computer power that we have. Lecture 9b: Limiting the size of the weights There is some math in this video. Its not complicated math. You should make sure to understand it. Lecture 9c: Using noise as a regularizer First slide This slide serves to show that noise is not a crazy idea. The penalty strength can be thought of as being sigma i squared, or twice that (to compensate for the 12 in the weight decay cost function), but that detail is not important here. Second slide (the math slide) I dont entirely like the explanation of this slide, but the formulas are correct. The reason why the middle term is zero is that all of the epsilons have mean zero. You may notice that the result is not exactly like the L2 penalty of the previous video: the factor 12 is missing. Or equivalently, the strength of the penalty is not sigma i squared, but twice that. The main point, however, is that this noise is equivalent to an L2 penalty. Jargon: overfitting, underfitting, generalization, and regularization Overfitting can be thought of as the model being too confident about what the data is like: more confident than would be justified, given the limited amount of training data that it was trained on. If an alien from outer space would take one look at a street full of cars (each car being a training case), and it so happens that there were only two Volkswagens there, one dark red and one dark blue, then the alien might conclude all Volkswagens on Earth are of dark colours. That would be overfitting. If, on the other hand, the alien would be so reluctant to draw conclusions that he even fails to conclude that cars typically have four wheels, then that would be underfitting. We seek the middle way, where we dont draw more than a few unjustified conclusions, but we do draw most of the conclusions that really are justified. Regularization means forcing the model to draw fewer conclusions, thus limiting overfitting. If we overdo it, we end up underfitting. Jargon: generalization typically means the successful avoidance of both overfitting and underfitting. Since overfitting is harder to avoid, generalization often simply means the absence of (severe) overfitting. The accidental regularities that training data contains are often complicated patterns. However, NNs can learn complicated patterns quite well. Jargon: capacity is learning capacity. Its the amount of potential (artificial) brain power in a model, and it mostly depends on the number of learned parameters (weights biases). March 4 Lecture 9d: Introduction to the full Bayesian approach Videos 9d and 9e are not easy. Theres a lot of math, and not everything is explained in great detail. However, they provide invaluable insights into all regularization techniques. Dont rush through them take your time. The full Bayesian approach is the ultimate in regularization. The gold standard. However, it takes so much computation time, that we always look for approximations to it. The terms prior, likelihood term, and posterior are explained in a more mathematical way at the end of the video, so if youre confused, just keep in mind that a mathematical explanation follows. For the coin example, try not to get confused about the difference between p (the probability of seeing heads) and P (the abbreviation for probability). Jargon: maximum likelihood means maximizing the likelihood term, without regard to any prior that there may be. At 8:22 theres a slightly incorrect statement in the explanation, though not in the slide. The mean is not at .53 (although it is very close to that). Whats really at .53 is the mode, a. k.a. the peak, a. k.a. the most likely value. The Bayesian approach is to average the networks predictions, at test time, where average means that we use network parameters according to the posterior distribution over parameter settings given the training data. Essentially, were averaging the predictions from many predictors: each possible parameter setting is a predictor, and the weight for that weighted average is the posterior probability of that parameter setting. Lecture 9e: The Bayesian interpretation of weight decay In this video, we use Bayesian thinking (which is widely accepted as very reasonable) to justify weight decay (which may sound like an arbitrary hack). Maximum A Posteriori (MAP) learning means looking for that setting of the network parameters that has greatest posterior probability given the data. As such its somewhat different from the simpler Maximum Likelihood learning, where we look for the setting of the parameters that has the greatest likelihood term: there, we dont have a prior over parameter settings, so its not very Bayesian at all. Slide 1 introduces Maximum Likelihood learning. Try to understand well what that has to do with the Bayesian likelihood term, before going on to the next slide. The reason why we use Gaussians for our likelihood and prior is that that makes the math simple, and fortunately its not an insane choice to make. However, it is somewhat arbitrary. 10:15: Dont worry about the absence of the factor 12 in the weight decay strength. It doesnt change the story in any essential way. Lecture 10a: Why it helps to combine models This video is about a very different (and more powerful) method of preventing overfitting. Theres, again, a lot of math, although its less difficult than in videos 9d and 9e. Be sure to understand the formulas before moving on. Were going to combine many models, by using the average of their predictions, at test time. 5:38: Theres a mistake in the explanation of why that term disappears. The mistake is that -2(t-ybar) is not a random variable, so it makes no sense to talk about its variance, mean, correlations, etc. The real reason why the term disappears is simply that the right half of the term, i. e. i, is zero, because ybar is the mean of the yi values. Lecture 10b: Mixtures of Experts This is a different way of combining multiple models. Nearest neighbor is a very simple regression method thats not a neural network. 7:22: The formula is confusing. The idea is a weighted average of squared errors (weighted by those probabilities pi). That can be written as an weighted expectation, with weights pi, of (t-yi)2 or as a sum of pi (t-yi)2. The formula on the slide mixes those two notations. On the next slide its written correctly. 10:03: This formula is not trivial to find, but if you differentiate and simplify, you will find it. March 6 Lecture 10c: The idea of full Bayesian learning In this video you learn what exactly we want to do with that difficult-to-compute posterior distribution. This video shows an ideal method, which is so time-consuming that we can never do it for normal-size neural networks. This is a theory video. We average the predictions from many weight vectors on test data, with averaging weights coming from the posterior over weight vectors given the training data. That sounds simple and is indeed, in a sense, what happens. However, theres more to be said about what this averaging entails. The Bayesian approach is all about probabilities, so the idea of producing a single number as output has no place in the Bayesian approach. Instead, the output is a distribution, indicating how likely the net considers every possible output value to be. In video 9e we introduced the idea that the scalar output from a network really is the mean of such a predictive distribution. We need that idea again here. That is what Geoffrey means at 6:37. Adding noise to the output is a way of saying that the output is simply the centre of a predictive distribution. Whats averaged is those distributions: the predictive distribution of the Bayesian approach is the weighted mean of all those Gaussian predictive distributions of the various weight vectors. By the way, the result of this averaging of many such Gaussian distributions is not a Gaussian distribution. However, if were only interested in the mean of the predictive distribution (which would not be very Bayesian in spirit), then we can simply average the outputs of the networks to get that mean. You can mathematically verify this for yourself. Lecture 10d: Making full Bayesian learning practical Maximum Likelihood is the least Bayesian. Maximum A Posteriori (i. e. using weight decay) is slightly more Bayesian. This video introduces a feasible method thats even closer to the Bayesian ideal. However, its necessarily still an approximation. 4:22: save the weights means recording the current weight vector as a sampled weight vector. Lecture 10e: Dropout This is not Bayesian. This is a specific way of adding noise (that idea was introduced in general in video 9c). Its a recent discovery and it works very, very well. Dropout can be viewed in different ways: One way to view this method is that we add noise. Another more complicated way, which is introduced first in the video, is about weight sharing and different models. That second way to view it serves as the explanation of why adding noise works so well. The first slide in other words: a mixture of models involves taking the arithmetic mean (a. k.a. the mean) of the outputs, while a product of models involves taking the geometric mean of the outputs, which is a different kind of mean. March 13 Lecture 11a: Hopfield Nets Now, we leave behind the feedforward deterministic networks that are trained with backpropagation gradients. Were going to see quite a variety of different neural networks now. These networks do not have output units. These networks have units that can only be in states 0 and 1. These networks do not have units of which the state is simply a function of the state of other units. These networks are, instead, governed by an energy function. Best way to really understand Hopfield networks: Go through the example of the Hopfield network finding a low energy state, by yourself. Better yet, think of different weights, and do the exercise with those. Typically, well use Hopfield networks where the units have state 0 or 1 not -1 or 1. Lecture 11b: Dealing with spurious minima The last in-video question is not easy. Try to understand how the perceptron learning procedure is used in a Hopfield net its not very thoroughly explained. Lecture 11c: Hopfield nets with hidden units This video introduces some sophisticated concepts, and is not entirely easy. An excitatory connection is a connection of which the weight is positive. inhibitory, likewise, means a negative weight. We look for an energy minimum, given the state of the visible units. That means that we look for a low energy configuration, and well consider only configurations in which the visible units are in the state thats specified by the data. So were only going to consider flipping the states of the hidden units. Be sure to really understand the last two sentences that Geoffrey speaks in this video. March 18 Lecture 11d: Using stochastic units to improve search Were still working with a mountain landscape analogy. This time, however, its not an analogy for parameter space, but for state space. A particle is, therefore, not a weight vector, but a configuration. Whats the same is that were, in a way, looking for low points in the landscape. Were also using the physics analogy of systems that can be in different states, each with their own energy, and subject to a temperature. This analogy is introduced in slide 2. This is the analogy that originally inspired Hopfield networks. The idea is that at a high temperature, the system is more inclined to transition into configurations with high energy, even though it still prefers low energy. 3:25: the amount of noise means the extent to which the decisions are random. 4:20: If T really were 0, wed have division by zero, which is not good. What we really mean here is as T gets really, really small (but still positive). For mathematicians: its the limit as T goes to zero from above. Thermal equilibrium, and this whole random process of exploring states, is much like the exploration of weight vectors that we can use in Bayesian methods. Its called a Markov Chain, in both cases. Lecture 11e: How a Boltzmann machine models data Now, were making a generative model of binary vectors. In contrast, mixtures of Gaussians are a generative model of real-valued vectors. 4:38: Try to understand how a mixture of Gaussians is also a causal generative model. 4:58: A Boltzmann Machine is an energy-based generative model. 5:50: Notice how this is the same as the earlier definition of energy. Whats new is that its mentioning visible and hidden units separately, instead of treating all units the same way. Lecture 12a: Boltzmann machine learning 6:50: Clarification: The energy is linear in the weights, but quadratic in the states. What matters for this argument is just that its linear in the weights. March 20 Lecture 12c: Restricted Boltmann Machines 3:02. Here, a particle is a configuration. These particles are moving around the configuration space, which, when considered with the energy function, is our mountain landscape. 4:58. Its called a reconstruction because its based on the visible vector at t0 (via the hidden vector at t0). It will, typically, be quite similar to the visible vector at t0. A fantasy configuration is one drawn from the model distribution by running a Markov Chain for a long time. The word fantasy is chosen as part of the analogy of a Boltzmann Machine vs. a brain that learned several memories. Lecture 12d: An example of RBM learning This is not an easy video. Prerequisite is a rather extensive understanding of what an RBM does. Be sure to understand video 12c quite well before proceeding with 12d. Prerequisite for this video is that you understand the reconstruction concept of the previous video. The first slide is about an RBM, but uses much of the same phrases that we previously used to talk about deterministic feedforward networks. The hidden units are described as feature detectors, or features for short. The weights are shown as arrows, even though a Boltzmann Machine has undirected connections. Thats because calculating the probability of the hidden units turning on, given the state of the visible units, is exactly like calculating the real-valued state of a logistic hidden unit, in a deterministic feedforward network. However, in a Boltzmann Machine, that number is then treated as a probability of turning on, and an actual state of 1 or 0 is chosen, randomly, based on that probability. Well make further use of that similarity next week. 2:30. That procedure for changing energies, that was just explained, is a repeat (in different words) of the Contrastive Divergence story of the previous video. If you didnt fully realize that, then review. Lecture 13a: The ups and downs of back propagation 6:15: Support Vector Machines are a popular method for regression: for learning a mapping from input to output, as we have been doing with neural networks during the first half of the course. March 25 Lecture 13b: Belief Nets 7:43. For this slide, keep in mind Boltzmann Machines. There, too, we have hidden units and visible units, and its all probabilistic. BMs and SBNs have more in common than they have differences. 9:16. Nowadays, Graphical Models are sometimes considered as a special category of neural networks, but in the history thats described here, they were considered to be very different types of systems. March 27 Lecture 13c: Learning sigmoid belief nets It would be good to read the first part of The math of Sigmoid Belief Nets before watching this video. 4:39. The second part of The math of Sigmoid Belief Nets mathematically derives this formula. Read it after finishing this video. 7:04. Actually, those numbers arent quite correct, although theyre not very far off. The take-home message, however, is correct: p(0,1) and p(1,0) are large, while the other two are small. 7:33. Heres explaining away rephrased in a few more ways: If the house jumps, everybody starts wondering what might have caused that. Was there an earthquake Did a truck hit the house Were not at all sure. When the wind then carries, through the open window, the voice of an upset truck driver bemoaning his bad luck, we know that a truck hit the house. That finding explains away the possibility that there might have been an earthquake: all of a sudden, we no longer suspect that there might have been an earthquake, even though we havent consulted the seismological office. In other words: as soon as we learn something about one possible cause (truck hits house), we can make an inference about other possible causes (earthquake). Lecture 13d: The wake-sleep algorithm 4:38. Another way to say this is that the multiple units behave independently: the probability of unit 2 turning on has nothing to do with whether or not unit 1 turned on. 5:30. The green weights are the weights of the Sigmoid Belief Net. An unbiased sample from some distribution is a sample thats really drawn from that distribution. A biased sample is a sample thats not quite from the intended distribution. We dont really do maximum likelihood learning. We just use the maximum likelihood learning rule, while substituting a sample from the posterior by a sample from the approximate posterior. The only maximum likelihood part of it is that the formula for going from that sample to delta w is the same. April 1 Lecture 15a: From PCA to autoencoders Remember how, in assignment 4, were use unsupervised learning to obtain a different representation of each data case PCA is another example of that, but for PCA, theres even greater emphasis on obtaining that different representation. Chapter 15 is about unsupervised learning using deterministic feedforward networks. By contrast, the first part of the course was about supervised learning using deterministic feedforward networks, and the second part was about unsupervised learning using very different types of networks. 0:26. A linear manifold is a hyperplane. 1:25. A curved manifold is no longer a hyperplane. One might say its a bent hyperplane, but really, hyperplane means that its not bent. 1:37. N-dimensional data means that the data has N components and is therefore handled in a neural network by N input units. 1:58. Here, that lower-dimensional subspace is yet another synonym for linear manifold and hyperplane. 2:46 and 3:53. Geoffrey means the squared reconstruction error. 4:43. Here, for the first time, we have a deterministic feedforward network with lots of output units that are not a softmax group. An autoencoder is a neural network that learns to encode data in such a way that the original can be approximately reconstructed. Lecture 15b: Deep autoencoders 2:51. Gentle backprop means training with a small learning rate for not too long, i. e. not changing the weights a lot. Lecture 15c: Deep autoencoders for document retrieval Latent semantic analysis and Deep Learning sound pretty good as phrases. theres definitely a marketing component in choosing such names :) 1:14. The application for the method in this video is this: given one document (called the query document), find other documents similar to it in this giant collection of documents. 2:04. Some of the text on this slide is still hidden, hence for example the count of 1 for reduce. 3:09. This slide is a bit of a technicality, not very central to the story. If you feel confused, postpone focusing on this one until youve understood the others well. 6:49. Remember t-SNE April 3 Lecture 15d: Semantic Hashing Were continuing our attempts to find documents (or images), in some huge given pile, that are similar to a single given document (or image). Last time, we focused on making the search produce truly similar documents. This time, we focus on simply making the search fast (while still good). This video is one of the few times when machine learning goes hand in hand very well with intrinsically discrete computations (the use of bits, in this case). Well still use a deep autoencoder. This video is an example of using noise as a regularizer (see video 9c). Crucial in this story is the notion that units of the middle layer, the bottleneck, are trying to convey as much information as possible in their states to base the reconstruction on. Clearly, the more information their states contain, the better the reconstruction can potentially be. Lecture 15e: Learning binary codes for image retrieval It is essential that you understand video 15d before you try 15e. 7:13. Dont worry if you dont understand that last comment. Lecture 15f: Shallow autoencoders for pre-training This video is quite separate from the others of chapter 15. CSC321 - Introduction to Neural Networks and Machine Learning