Moving-average-naif-model

Moving-average-naif-model

Psar-trading-system
Omegavus-forex
Nz-forex


Moving-average-adjusted-untuk-linear-trend Harus-i-sell-my-stock-options Moving-average-pivot-point-breakout-system Pilihan-strategi-itu-kerja Pilihan-trade-delta Pilihan nilai tambah-nilai-nilai-de-cession-imposisi

Langkah-langkah dalam memilih model peramalan Model peramalan Anda harus mencakup fitur yang menangkap semua sifat kualitatif penting dari data: pola variasi tingkat dan tren, efek inflasi dan musiman, korelasi antar variabel, dan lain-lain. Asumsi yang mendasari Model yang dipilih harus sesuai dengan intuisi Anda tentang bagaimana rangkaian ini cenderung berperilaku di masa depan. Saat memasang model peramalan, Anda memiliki beberapa pilihan berikut: Pilihan ini dijelaskan secara singkat di bawah ini. Lihat Bagan Peramalan Peramalan untuk tampilan bergambar dari model-spesifikasi proses, dan lihat kembali ke panel Spesifikasi Model Statgrafik untuk melihat bagaimana fitur model dipilih dalam perangkat lunak. Deflasi Jika seri menunjukkan pertumbuhan inflasi, maka deflasi akan membantu memperhitungkan pola pertumbuhan dan mengurangi heteroskedastisitas residu. Anda dapat (i) mengempiskan data masa lalu dan menyesuaikan perkiraan jangka panjang dengan asumsi yang diasumsikan konstan, atau (ii) mengempiskan data masa lalu dengan indeks harga seperti CPI, dan kemudian secara otomatis menghitung kembali perkiraan jangka panjang menggunakan Perkiraan indeks harga. Opsi (i) adalah yang termudah. Di Excel, Anda bisa membuat kolom formula untuk membagi nilai asli dengan faktor yang sesuai. Misalnya, jika datanya bulanan dan Anda ingin mengempis dengan kecepatan 5 per 12 bulan, Anda akan membagi dengan faktor (1,05) (k12) di mana k adalah indeks baris (nomor pengamatan). RegressIt dan Statigrafi memiliki alat built-in yang melakukan ini secara otomatis untuk Anda. Jika Anda pergi ke rute ini, biasanya lebih baik menetapkan tingkat inflasi yang diasumsikan sama dengan perkiraan terbaik Anda dari tingkat saat ini, terutama jika Anda akan meramalkan lebih dari satu periode di depan. Jika Anda memilih opsi (ii), pertama-tama Anda harus menyimpan perkiraan dan batasan kepercayaan yang kempos ke spreadsheet data Anda, kemudian menghasilkan dan menyimpan perkiraan indeks harga, dan akhirnya memperbanyak kolom yang sesuai. (Kembali ke atas halaman.) Transformasi logaritma Jika rangkaian menunjukkan pertumbuhan senyawa dan atau pola musiman multiplikatif, transformasi logaritma dapat membantu selain atau pengganti deflasi. Logging data tidak akan meratakan pola pertumbuhan inflasi, namun akan meluruskannya sehingga dapat dipasang oleh model linier (misalnya model berjalan acak atau ARIMA dengan pertumbuhan konstan, atau model pemulusan eksponensial linier). Selain itu, penebangan akan mengubah pola musiman multiplikatif menjadi pola aditif, sehingga jika Anda melakukan penyesuaian musiman setelah melakukan penebangan, Anda harus menggunakan jenis aditif. Pembalakan berurusan dengan inflasi secara implisit jika Anda ingin inflasi dimodelkan secara eksplisit - yaitu. Jika Anda ingin tingkat inflasi menjadi parameter yang terlihat dari model atau jika Anda ingin melihat plot data yang kempes - maka Anda harus mengempis daripada log. Penggunaan lain yang penting untuk transformasi log adalah hubungan linier antara variabel dalam mode regresi l. Misalnya, jika variabel dependen adalah fungsi multiplikatif daripada aditif dari variabel independen, atau jika hubungan antara variabel dependen dan independen bersifat linier dalam hal perubahan persentase daripada perubahan absolut, maka penerapan transformasi log ke satu atau lebih variabel Mungkin tepat, seperti dalam contoh penjualan bir. (Penyesuaian musiman Jika seri memiliki pola musiman yang kuat yang diyakini konstan dari tahun ke tahun, penyesuaian musiman mungkin merupakan cara yang tepat untuk memperkirakan dan memperkirakan pola. Keuntungan penyesuaian musiman adalah model pola musiman secara eksplisit, memberi Anda pilihan untuk mempelajari indeks musiman dan data musiman yang disesuaikan. Kerugiannya adalah bahwa hal itu memerlukan estimasi sejumlah besar parameter tambahan (terutama untuk data bulanan), dan tidak memberikan dasar teoritis untuk perhitungan interval kepercayaan quotcorrectquot confidence. Validasi out-of-sample sangat penting untuk mengurangi risiko over-pas data masa lalu melalui penyesuaian musiman. Jika datanya sangat musiman namun Anda tidak memilih penyesuaian musiman, alternatifnya adalah untuk (i) menggunakan model ARIMA musiman. Yang secara implisit memperkirakan pola musiman menggunakan kelambanan musiman dan perbedaan, atau (ii) menggunakan model pemulusan eksponensial musiman Winters, yang memperkirakan indeks musiman bervariasi waktu. (Return to top of page.) QuotIndependentquot variables Jika ada deret waktu lain yang Anda yakini memiliki kekuatan penjelasan sehubungan dengan rangkaian minat Anda (misalnya indikator ekonomi atau variabel kebijakan terkemuka seperti harga, iklan, promosi, dll.) Anda Mungkin ingin mempertimbangkan regresi sebagai tipe model Anda. Apakah Anda memilih regresi atau tidak, Anda masih perlu mempertimbangkan kemungkinan yang disebutkan di atas untuk mengubah variabel Anda (deflasi, log, penyesuaian musiman - dan mungkin juga differencing) sehingga dapat memanfaatkan dimensi waktu dan membuat hubungan dengan mereka. Bahkan jika Anda tidak memilih regresi pada saat ini, Anda mungkin ingin mempertimbangkan untuk menambahkan regresor ke model time-series (misalnya model ARIMA) jika residu ternyata memiliki korelasi silang signficant dengan variabel lainnya. (Kembali ke atas halaman.) Smoothing, rata-rata, atau jalan acak Jika Anda telah memilih menyesuaikan data secara musiman - atau jika datanya tidak musiman untuk dimulai - maka Anda mungkin ingin menggunakan model rata-rata atau merapikan untuk Sesuai dengan pola nonseasonal yang tertinggal dalam data pada saat ini. Rata-rata pergerakan sederhana atau model pemulusan eksponensial sederhana hanya menghitung data rata-rata lokal pada akhir rangkaian, dengan asumsi bahwa ini adalah perkiraan terbaik dari nilai rata-rata saat ini dimana data berfluktuasi. (Model-model ini berasumsi bahwa rata-rata seri bervariasi secara perlahan dan acak tanpa tren yang terus-menerus.) Perataan eksponensial sederhana biasanya lebih disukai daripada rata-rata bergerak sederhana, karena rata-rata tertimbang eksponensialnya melakukan pekerjaan yang lebih masuk akal untuk mengurangi data yang lebih tua, karena Parameter smoothing (alpha) bersifat kontinyu dan dapat segera dioptimalkan, dan karena memiliki dasar teoritis yang mendasari untuk menghitung interval kepercayaan. Jika merapikan atau rata-rata tampaknya tidak membantu - yaitu. Jika prediktor terbaik dari nilai berikutnya dari rangkaian waktu hanyalah nilai sebelumnya - maka model jalan acak ditunjukkan. Ini adalah kasusnya, misalnya, jika jumlah istilah optimal dalam rata-rata bergerak sederhana ternyata 1, atau jika nilai alfa optimal dalam smoothing eksponensial sederhana ternyata adalah 0,9999. Pemulusan eksponensial linier Brown dapat digunakan agar sesuai dengan rangkaian dengan tren linier yang bervariasi secara perlahan, namun berhati-hatilah untuk mengekstrapolasi tren semacam itu jauh ke masa depan. (Perputaran kepercayaan yang meluas dengan cepat untuk model ini memberi kesaksian akan ketidakpastian tentang masa depan yang jauh.) Holts smoothing linier juga memperkirakan tren yang bervariasi, namun menggunakan parameter terpisah untuk merapikan tingkat dan kecenderungan, yang biasanya memberikan kecocokan yang lebih baik pada data. Dari model Brown8217s. Q uadratic eksponensial smoothing mencoba untuk memperkirakan tren kuadrat bervariasi waktu, dan hampir tidak akan pernah digunakan. (Ini sesuai dengan model ARIMA dengan tiga urutan perbedaan nonseasonal.) Pemulusan eksponensial linier dengan tren yang teredam (yaitu tren yang merata di cakrawala jauh) sering direkomendasikan dalam situasi di mana masa depan sangat tidak pasti. Berbagai model pemulusan eksponensial adalah kasus khusus model ARIMA (dijelaskan di bawah) dan dapat dilengkapi dengan perangkat lunak ARIMA. Secara khusus, model smoothing eksponensial sederhana adalah model ARIMA (0,1,1), model pemulusan linier Holt8217 adalah model ARIMA (0,2,2), dan model tren teredam adalah ARIMA (1,1,2 ) model. Ringkasan yang baik dari persamaan berbagai model pemulusan eksponensial dapat ditemukan di halaman ini di situs web SAS. (Menu SAS untuk menentukan model rangkaian waktu juga ditunjukkan di bawah ini. Hal serupa dengan yang ada di Stategafika.) Model garis tren linier, kuadrat, atau eksponensial adalah opsi lain untuk mengekstrapolasi rangkaian deseasonalized, namun jarang mengungguli berjalan acak, merapikan, atau Model ARIMA pada data bisnis. (Smoothening Smoothing Seasonal Exponential Seasonal Smoothing adalah perpanjangan dari eksponensial smoothing yang secara simultan memperkirakan variasi, trend, dan faktor musiman yang bervariasi dengan menggunakan persamaan rekursif. (Jadi, jika Anda menggunakan model ini, Anda tidak akan menyesuaikan data secara musiman.) Faktor musim Winters dapat berupa perkalian atau aditif: biasanya Anda harus memilih opsi perkalian kecuali Anda telah mencatat data. Meskipun model Winters pandai dan cukup intuitif, namun praktis menerapkannya: memiliki tiga parameter pemulusan - alfa, beta, dan gamma - untuk meratakan tingkat, tren, dan faktor musiman secara terpisah, yang harus diperkirakan serentak. Penentuan nilai awal untuk indeks musiman dapat dilakukan dengan menerapkan metode rata-rata rasio ke rata-rata penyesuaian musiman ke sebagian atau seluruh rangkaian dan atau dengan backforecasting. Algoritma estimasi yang digunakan Statgraphics untuk parameter ini terkadang gagal untuk menyatukan dan menghasilkan nilai yang memberi perkiraan dan interval kepercayaan yang aneh, jadi saya akan merekomendasikan kehati-hatian saat menggunakan model ini. (Kembali ke atas halaman.) ARIMA Jika Anda tidak memilih penyesuaian musiman (atau jika datanya tidak musiman), Anda mungkin ingin menggunakan kerangka model ARIMA. Model ARIMA adalah kelas model yang sangat umum yang mencakup jalan acak, tren acak, pemulusan eksponensial, dan model autoregresif sebagai kasus khusus. Kebijaksanaan konvensional adalah bahwa seri adalah kandidat yang baik untuk model ARIMA jika (i) dapat dipetakan dengan kombinasi antara differencing dan transformasi matematis lainnya seperti penebangan kayu, dan (ii) Anda memiliki sejumlah data yang cukup untuk bekerja dengan : Setidaknya 4 musim penuh dalam kasus data musiman. (Jika rangkaian tidak dapat dipetakan secara stasionerisasi dengan cara membedakan - misalnya jika sangat tidak teratur atau tampaknya secara kualitatif mengubah tingkah lakunya dari waktu ke waktu - atau jika Anda memiliki data kurang dari 4 musim, mungkin Anda lebih baik dengan model Yang menggunakan penyesuaian musiman dan beberapa jenis rata-rata atau penghalusan sederhana.) Model ARIMA memiliki konvensi penamaan khusus yang diperkenalkan oleh Box and Jenkins. Model ARIMA nonseasonal diklasifikasikan sebagai model ARIMA (p, d, q), di mana d adalah jumlah perbedaan nonseasonal, p adalah jumlah istilah autoregresif (lag dari seri yang berbeda), dan q adalah jumlah moving- Rata-rata (lag dari perkiraan kesalahan) dalam persamaan prediksi. Model ARIMA musiman diklasifikasikan sebagai ARIMA (p, d, q) x (P, D, Q). Dimana D, P, dan Q adalah, masing-masing, jumlah perbedaan musiman, istilah autoregresif musiman (tertinggal dari rangkaian yang berbeda pada kelipatan periode musiman), dan rata-rata periode pergerakan musiman (lag dari kesalahan perkiraan pada kelipatan musiman periode). Langkah pertama dalam pemasangan model ARIMA adalah menentukan urutan differensiasi yang sesuai yang dibutuhkan untuk membuat stasioner seri dan menghilangkan fitur gross musiman. Ini sama dengan menentukan model jalan acak-acak atau acak-acak mana yang memberikan titik awal terbaik. Jangan mencoba menggunakan lebih dari 2 total pesanan differencing (kombinasi non musiman dan musiman), dan jangan gunakan lebih dari 1 perbedaan musiman. Langkah kedua adalah menentukan apakah memasukkan istilah konstan dalam model: biasanya Anda menyertakan jangka konstan jika urutan total differensi adalah 1 atau kurang, jika tidak, Anda tidak. Dalam model dengan satu urutan differencing, istilah konstan mewakili tren rata-rata pada prakiraan. Dalam model dengan dua urutan differencing, tren dalam prakiraan ditentukan oleh tren lokal yang diamati pada akhir deret waktu, dan istilah konstan mewakili tren tren, yaitu kelengkungan jangka panjang, Perkiraan jangka panjang Biasanya berbahaya untuk melakukan ekstrapolasi tren-tren, jadi Anda menekan istilah contant dalam kasus ini. Langkah ketiga adalah memilih jumlah parameter rata-rata autoregressive dan moving average (p, d, q, P, D, Q) yang diperlukan untuk menghilangkan autokorelasi yang tertinggal dalam residual dari model naif (yaitu korelasi yang tersisa setelah Hanya differencing). Angka-angka ini menentukan jumlah lag dari seri yang berbeda dan atau lag dari kesalahan perkiraan yang termasuk dalam persamaan peramalan. Jika tidak ada autokorelasi yang signifikan pada residu pada saat ini, maka STOP, yang telah Anda lakukan: model terbaik adalah model naif Jika ada autokorelasi yang signifikan pada kelambatan 1 atau 2, Anda harus mencoba menyetel q1 jika salah satu dari hal berikut berlaku: I) ada perbedaan musiman non-model, (ii) autokorelasi lag 1 negatif. Andor (iii) plot otokorelasi residu tampak lebih bersih (lebih sedikit lonjakan yang lebih terisolasi) daripada plot otokorelasi parsial parsial. Jika tidak ada perbedaan musiman pada model dan jika autokorelasi lag 1 positif dan atau plot autokorelasi parsial sebagian terlihat lebih bersih, maka cobalah p1. (Kadang-kadang aturan untuk memilih antara konflik p1 dan q1 satu sama lain, dalam hal ini mungkin tidak banyak bedanya dengan yang Anda gunakan. Cobalah keduanya dan bandingkan) Jika ada autokorelasi pada lag 2 yang tidak dihilangkan dengan menyetel p1 Atau q1, Anda kemudian dapat mencoba p2 atau q2, atau kadang-kadang p1 dan q1. Lebih jarang Anda mungkin menghadapi situasi di mana p2 atau 3 dan q1, atau sebaliknya, menghasilkan hasil terbaik. Sangat disarankan agar Anda tidak menggunakan pgt1 dan qgt1 dalam model yang sama. Secara umum, ketika memasang model ARIMA, Anda harus menghindari kompleksitas model yang meningkat agar hanya memperoleh sedikit perbaikan lebih lanjut pada statistik kesalahan atau tampilan plot ACF dan PACF. Juga, dalam model dengan pgt1 dan qgt1, ada kemungkinan redundansi dan ketidak-mampuan yang baik antara sisi AR dan MA pada model, seperti yang dijelaskan dalam catatan pada struktur matematis model ARIMA. Biasanya lebih baik melangkah maju secara bertahap daripada melangkah mundur saat mengutak-atik spesifikasi model: mulailah dengan model yang lebih sederhana dan hanya menambahkan lebih banyak istilah jika ada kebutuhan yang jelas. Aturan yang sama berlaku untuk jumlah istilah autoregresif musiman (P) dan jumlah rata-rata moving average musiman (Q) berkenaan dengan autokorelasi pada periode musiman (misalnya lag 12 untuk data bulanan). Coba Q1 jika sudah ada perbedaan musiman pada model dan jika autokorelasi musiman negatif dan atau plot autokorelasi residu terlihat lebih bersih di sekitar lag musiman jika tidak, coba P1. (Jika masuk akal bagi seri untuk menunjukkan musim yang kuat, maka Anda harus menggunakan perbedaan musiman, jika tidak, pola musiman akan pudar saat membuat perkiraan jangka panjang.) Kadang-kadang Anda mungkin ingin mencoba P2 dan Q0 atau wakil vers, Atau PQ1. Namun, sangat disarankan agar PQ tidak boleh lebih besar dari 2. Pola musiman jarang memiliki keteraturan sempurna selama jumlah musim yang cukup besar sehingga memungkinkan untuk mengidentifikasi dan memperkirakan dengan pasti banyak parameter. Selain itu, algoritma backforecasting yang digunakan dalam estimasi parameter cenderung menghasilkan hasil yang tidak dapat diandalkan (atau bahkan gila) bila jumlah data musim tidak jauh lebih besar daripada PDQ. Saya akan merekomendasikan tidak kurang dari PDQ2 musim penuh, dan lebih baik. Sekali lagi, saat memasang model ARIMA, Anda harus berhati-hati untuk menghindari data yang terlalu pas, terlepas dari kenyataan bahwa ini sangat menyenangkan saat Anda memahaminya. Kasus khusus yang penting: Seperti disebutkan di atas, model ARIMA (0,1,1) tanpa konstan identik dengan model pemulusan eksponensial sederhana, dan mengasumsikan tingkat mengambang (yaitu tidak ada perubahan rata-rata) namun dengan nol tren jangka panjang. Model ARIMA (0,1,1) dengan konstanta adalah model pemulusan eksponensial sederhana dengan istilah linier nonzero linear yang disertakan. Model ARIMA (0,2,1) atau (0,2,2) tanpa konstanta adalah model pemulusan eksponensial linier yang memungkinkan tren waktu bervariasi. Model ARIMA (1,1,2) tanpa konstan adalah model pemulusan eksponensial linier dengan tren yang teredam, yaitu tren yang pada akhirnya merata dalam perkiraan jangka panjang. Model ARIMA musiman yang paling umum adalah model ARIMA (0,1,1) x (0,1,1) tanpa model konstan dan ARIMA (1,0,1) x (0,1,1) dengan konstanta. Mantan model ini pada dasarnya menerapkan pemulusan eksponensial ke komponen nonseasonal dan musiman dari pola pada data sambil memungkinkan tren waktu bervariasi, dan model yang terakhir agak mirip namun mengasumsikan tren linier konstan dan karena itu sedikit lebih lama. Prediksi prediktabilitas. Anda harus selalu menyertakan kedua model ini di antara jajaran tersangka saat melengkapi data dengan pola musiman yang konsisten. Salah satunya (mungkin dengan sedikit variasi seperti kenaikan p atau q oleh 1 dan jika setting P1 dan juga Q1) cukup sering yang terbaik. (Return to top of page.) Pada tahun 2013, GuideStar, Aliansi Pemberian Basa BBB, dan Charity Navigator menulis sebuah surat terbuka kepada para donor Amerika dalam sebuah kampanye untuk mengakhiri Mitos Overhead konsepsi salah bahwa rasio keuangan adalah satu-satunya indikator nonprofit Kinerja. Untuk surat kedua kami, yang dirilis pada bulan Oktober 2014, kami mengundang organisasi nirlaba Amerika untuk melakukan peran mereka untuk menarik perhatian para donor tentang apa yang sebenarnya penting: usaha organisasi Anda untuk membuat dunia menjadi tempat yang lebih baik. Kami meminta organisasi nirlaba dan sektor sosial pada umumnya untuk bergabung dengan kami saat kami bergerak menuju Solusi Overhead. Surat kepada Donor Amerika Surat kepada Organisasi Nonprofit Amerika Cara Membagikan Pesan Kami membutuhkan bantuan Anda Bantu kami untuk menyebarkan kabar bahwa persentase biaya amal yang masuk ke biaya administrasi dan penggalangan dana secara umum disebut sebagai biaya overhead bukan merupakan ukuran utama dari Amal dan hasilnya lebih penting. Kedua surat Mitos Overhead dilisensikan dengan Lisensi Creative Commons Attribution-No Derivs. Yang berarti Anda dapat menggunakan salah satu huruf untuk menyampaikan pesan kepada donor dan pemangku kepentingan lainnya. Kedua surat tersebut dapat dibagikan dengan para pemangku kepentingan Anda, namun Anda suka: mengirimnya melalui e-mail sebagai lampiran, mencetak dan memasukkannya ke dalam permintaan donor Anda, memasukkannya ke situs web Anda, berbagi melalui media sosial, atau mencetaknya untuk rapat dewan Anda berikutnya. Apa yang Dapat Lembaga Nonprofit Apakah alat dan sumber daya yang tercantum di bawah ini dapat membantu organisasi nirlaba bergerak melampaui Mitos Overhead, menuju Solusi Overhead. Dengan membuktikan nilai mereka berdasarkan dampaknya. Menunjukkan Praktik Etis dan Berbagi Data Tentang Kinerja Anda Startup 28 Tahun ini Bergerak 350 Juta dan Ingin Benar-Benar Membunuh Kartu Kredit Ada startup 12 orang kecil yang berputar keluar dari Des Moines, Iowa. Milne tidak memiliki latar belakang keuangan, namun operasi kecilnya bergerak antara 30 dan 50 juta per bulan di jalurnya untuk bergerak lebih dari 350 juta di tahun depan. Tidak seperti PayPal. Dwolla tidak mengambil persentase transaksi. Ini hanya meminta 0,25 apakah itu bergerak 1 atau 1.000. Kami mewawancarai Milne tentang bagaimana dia membangun pembunuh kartu kredit dan rival Square dari tengah negara di mana VC dan pers langka. BI: Kami dengar kamu membuat perusahaan kartu kredit marah. Bagaimana Anda melakukannya Ben Milne: Akhirnya mencoba membangun Visa berikutnya, bukan PayPal berikutnya. Apakah membangun jaringan manusia berdasarkan bagaimana kita berpikir masa depan pembayaran akan berjalan. Model saat ini perlu diledakkan. Dwolla mulai keluar dari perusahaan lamaku. Saya memiliki perusahaan manufaktur pembicara dan kami menjual semuanya secara langsung melalui situs web. Saya benar-benar terobsesi dengan biaya interchange dan bagaimana tidak membayarnya. Setiap kali seorang pedagang mendapat bayaran dengan kartu kredit mereka harus memberikan persentase. Dalam kasus saya, saya kehilangan 55.000 setahun untuk perusahaan kartu kredit. Saya merasa seperti mereka mencuri dari saya - saya dibayar dan ada yang mengeluarkan uang dari sakuku. Jadi saya pikir, bagaimana saya dibayar melalui situs web tanpa membayar biaya kartu kredit Kami memasang sebuah bank, dan cukup luar biasa mereka berkata, Sebaiknya mencobanya. Itu tiga tahun yang lalu, jadi saya sudah lama mengerjakan proyek ini untuk waktu yang sangat lama. Pada bulan Desember tahun lalu kami tahu bagaimana melakukan apa yang kami lakukan secara legal. Berapa banyak transaksi yang Anda lakukan Volume transaksi rata-rata untuk Dwolla benar sekitar 500 dolar. Kami bergerak antara 30 dan 50 juta per bulan. Im 28. Saya memulai perusahaan pertamaku, Elemental Design, saat berusia 18 tahun. Saya keluar dari University of Northern Iowa dan membangunnya. Saya mulai kuliah karena saya pikir di mana saya seharusnya pergi. Saya mendaftar ke satu perguruan tinggi, saya masuk, pergi, dan menyadari itu bukan untuk saya. Saya punya pelanggan jadi saya berhenti pergi ke kelas. Kami menumbuhkan perusahaan itu dari 1.200 investasi menjadi lebih dari satu juta pendapatan dalam empat tahun, dengan tiga atau empat orang dan tanpa investasi dari luar. Perusahaan itu berjalan dengan sendirinya dan saya ingin mengerjakan proyek lain. Anda tidak memiliki latar belakang keuangan namun Anda membangun Dwolla yang telah membantu dengan beberapa cara yang aneh. Saya pikir lembaga keuangan pertama kita masuk hanya mendengarkan saya untuk hiburan. Mereka membiarkan saya masuk ke tim eksekutif penuh di bank. Saya tidak terlihat seperti bankir, mereka tahu saya tidak memiliki latar belakang perbankan. Mereka benar-benar setuju untuk bekerja dengan Dwolla setelah dua jam berdebat dengan saya dan saya menulis di papan tulis tentang bagaimana semuanya bisa berjalan. Seandainya saya lebih tipikal, mungkin mereka tidak mau mendengarkan saya. Dalam hal ini, saya berpikir bahwa tidak tahu bagaimana mekanik bekerja dengan baik - kami hanya tahu cara kami ingin mereka bekerja. Apa yang Anda lakukan untuk dua tahun pertama ketika Dwolla tidak secara teknis legal Nah itu legal, kami tidak bisa beroperasi di luar Iowa. Selama dua tahun pertama kami membangun platform. Kami melakukan uji coba dalam skala kecil karena secara hukum kami tidak dapat meluncurkan Dwolla secara nasional. Kami menghabiskan dua tahun di Iowa Dwell dengan menyetor Dwolla dengan institusi keuangan, membangun beberapa model awal, dan mencoba memikirkan bagaimana melakukan apa yang kami lakukan secara legal. Bagaimana Anda menemukan celah hukum Memindahkan uang adalah bisnis yang sangat diatur. Apakah di Iowa, yang semacam konservatif - saya tidak tahu apakah itu membantu kami atau menyakiti kami, tapi dalam jangka panjang saya pikir itu membantu kami. Kami pikir untuk melakukan ini secara legal, kami memiliki dua pilihan: Kami dapat mengambil sejumlah besar uang dan pergi keluar dan mendapatkan lisensi, begitulah kebanyakan orang melakukannya, namun kami tidak memiliki akses ke modal semacam itu di sini. Pilihan lainnya adalah membawa investor yang benar-benar strategis, itulah yang kami lakukan. Salah satu investor kami adalah lembaga keuangan satu adalah perusahaan jasa keuangan. Investor kami melakukan pemrosesan kredit dan debit untuk bank. Jadi saat Anda mendapatkan kartu kredit dari bank Anda, dikeluarkannya perusahaan seperti mereka. Investor kami juga mendistribusikan produk kami ke lembaga keuangan. Jadi sudah membangun jaringan pembayaran, dan kita bisa melakukannya secara legal karena siapa investor kita. Kami diluncurkan pada bulan Desember tahun lalu dan mulai bergerak 50.000 seminggu. Sekarang melayang sekitar 1 juta sehari. Kami mencapai tonggak itu di bulan Juni atau Juli. Sekarang kita diam saja. Kami harus mengetuk rem karena cara Anda menangani uang perlu dikelola dengan benar. Kami memiliki beberapa mitra baru di kapal dan akan memukulnya dengan keras di bulan Desember lagi. Ada beberapa barang yang keluar pada bulan Desember yang menurut kami sangat besar. Bagaimana Dwolla bekerja dan bagaimana perbedaannya dengan PayPal Dengan Dwolla, pembayaran dilakukan langsung dari rekening bank Anda. Tidak ada kartu kredit atau debit yang diperbolehkan Dan karena mereka tidak ada dalam sistem, kita tidak perlu membawa biaya ke sistem. Anda bisa mengeluarkan sejumlah uang dan bila Anda melakukannya, orang di ujung sana tidak harus membayar 1, 2, 3 atau 4. Mereka hanya membayar 0,25 transaksi, yang sangat membantu ketika 1.000, 2.000 atau 5.000 transaksi . Tentunya PayPal menjadi sangat mahal dengan transaksi yang lebih besar. Perbedaan terbesar antara gagasan seperti ini dan PayPal - dan PayPal adalah ide yang fenomenal, Square juga - adalah yang dibangun di atas jaringan seperti Visa dan MasterCard. Apakah membangun kita sendiri? Bisakah pengguna hanya mengirim uang ke anggota Dw olla Tidak, Anda bisa mengirim uang kepada siapapun. Hanya orang yang mengirimnya harus memiliki akun Dwolla untuk memulai transaksi. Orang yang menerima itu harus mendaftar ke sebuah akun, namun saya terkejut dengan pertobatan di sana. Its bekerja relatif baik. Kami memanfaatkan jaringan sosial sangat banyak sebagai daftar kontak, yang merupakan satu hal yang sangat kami bedakan. Anda bisa mengirim uang dengan alamat email atau dengan nomor telepon, namun cara yang paling populer untuk melakukannya adalah dengan terhubung ke Facebook dan ketik nama teman. Kami berpikir, dalam jangka panjang, pengiriman uang semudah dan semudah menemukan teman di Facebook. Thats benar-benar sebuah perilaku kita mencoba untuk meniru ketika datang ke peer-to -eer pembayaran. Bila seseorang tidak memiliki akun Dwolla, mereka mendapat posting di dinding yang mengatakan, Anda punya uang. Jika seorang teman mengirimkannya kepada Anda dan itu adalah nama dan wajah mereka, Anda akan memiliki hubungan emosional yang berbeda dengan email yang sewenang-wenang dari hellokitten32aol. Its interaksi yang sama sekali berbeda dan satu thats telah sangat membantu bagi kita dalam mengkonversi pengguna ke dalam sistem. Pembelian dan transfer uang apa saja yang digunakan Dwolla untuk Kami, cukup baik dalam B2B 11 bisnis kami adalah orang-ke-orang, dan sebagian besar adalah business-to-business, consumer-to-business, dan business-to -konsumen. Platform ini awalnya dibuat untuk menerima pembayaran melalui situs web, dan kami memiliki API yang memungkinkan Anda melakukannya. Kami belum berpengalaman dalam skala ini. Dimana kita melihat satu ton transaksi sekarang adalah dengan orang-orang membayar sewa bulanan. Jika saya pemilik rumah dan saya ingin mengumpulkannya, menerima pembayaran dengan kartu kredit berarti kehilangan biaya 3 ongkos 1800. Dwolla adalah 0,25 sen. Rata-rata transaksi Dwolla benar sekitar 500. PayPal mengambil 2,9 plus 0,30 transaksi. Mengapa tidak ada orang yang melangkah di depan perusahaan kartu kredit sebelum saya berpikir banyak tentang waktu dan keberuntungan. Dan sedikit mendapatkan kakimu di pintu. Salah satu investor kami adalah 1,8 miliar lembaga keuangan. Itu atipikal di mana saja, apalagi di Iowa. Setelah mereka di kapal memungkinkan kita untuk masuk ke banyak kamar. Kami melayani setiap orang dari pemilik rumah dengan satu kali pembayaran kepada individu yang membeli kopi dengan ponsel mereka, ke perusahaan bernilai miliaran dolar. Karena begitu tidak lazim dan melihat pembayaran mobile berbeda, kami masuk ke ruangan bersama Federal Reserve dan Departemen Keuangan A.S. yang mengizinkan kami melakukan percakapan, tidak hanya dari sudut pandang perusahaan, namun dari sudut pandang distribusi keuangan pemerintah. Semua bank dihubungkan oleh satu sistem ACH. Perusahaan kartu kredit menggunakan sistem yang sama untuk melunasi tagihan kartu kredit Anda. Bank secara internal mengatur sistem yang sama untuk memindahkan uang ke bank mereka sendiri. Sistem ini sendiri benar penuh dengan kekurangan - banyak masalah penipuan dan pemborosan dan penundaan. Jika Anda pernah melakukan pembayaran beberapa hari untuk membersihkannya, itu karena mereka menunggu sistem ACH. Kami ingin memperbaiki sistem itu di antara bank-bank, mengeluarkan penundaan dan membuatnya instan. Jika kita bisa menciptakan lapisan penyaluran tunai di mana-mana antara konsumen dan pedagang dan pengembang dan lembaga keuangan, yang benar-benar memperbaiki masalahnya. Tidak ada yang membangun jaringan pembayaran dalam 30 tahun - sejak kartu kredit. Semua orang berkonsentrasi pada bagaimana kita membangun portal untuk kartu kredit, mulai dari dompet digital hingga Square. Kami tidak percaya pada kartu kredit. Kami percaya pada otorisasi dan dalam transfer biaya lebih rendah. Generasi kita benar-benar mengerti bahwa ketika Anda membeli sht, itu keluar dari rekening bank Anda dan Anda harus membayarnya. Karena Anda terhubung dengan rekening bank, pengguna tidak perlu memiliki uang dalam rekening Dwolla untuk melakukan transfer Anda dapat menyimpan uang di dalam Dwolla tapi Anda tidak perlu melakukannya. Apakah menemukan banyak konsumen ingin menahannya di sana. Sebenarnya ada keseimbangan rata-rata positif di dalam Dwolla untuk setiap konsumen. Kami juga memiliki bisnis yang menggunakan Dwolla untuk melakukan penggajian, jadi mereka akan tetap seimbang di sana untuk menutupi biaya. Anda bisa memiliki akun 0 di Dwolla dan tidak akan ada biaya. Biaya hanya jika seseorang membayar Anda. Kami mengambil seperempat. Kami sangat menginginkan kuarter itu. Yang kami inginkan Bagaimana cara kerja pembayaran Dwollas mobile Kami membangun sistem yang menghadap ke depan ponsel Anda hanya dengan tampilan yang berbeda dari sebuah situs web, jadi pembayaran mobile hanya merupakan otorisasi pada ponsel Anda. Kami mengambil situs web tersebut, memasukkannya ke ponsel, mulai menambahkan solusi kedekatan sehingga Anda bisa melihat pedagang Dwolla mana yang dekat dengan Anda, dan kemudian mempermudah pembayaran begitu Anda masuk ke toko yang menerima sistem kami. Dwolla menggunakan fitur GPS dan memungkinkan Anda melakukan pembayaran secara real-time. Jadi, Anda mengatakan jika Starbucks menerima Dwolla Ill dapat melihatnya di Google Map, ke sana dan membayar kopi ke telepon saya Ya, Anda hanya akan masuk ke toko dan membayar. Seperti check in di Foursquare, Anda hanya membayar daripada memeriksa. Kami memulai di satu kedai kopi dan sekarang bekerja dengan 400 atau 500 pedagang. Bagian dari kita scaling out adalah kita harus memilih titik belok dan kemudian melakukan perekrutan untuk secara aktif mengejar komunitas tersebut dan berintegrasi dengan mereka. Nah mulailah di bulan Desember nanti. Apakah bank harus membayar untuk diintegrasikan dengan Dwolla No, kami hanya memberi mereka layanan dan kemudian rekening bank Anda dilengkapi dengan Dwolla. Ada 16 bank di seluruh negeri yang datang bersama Dwolla. Apakah berbicara dengan beberapa lembaga keuangan besar tentang melakukan hal yang sama. Bank akan mengalami masalah dalam hal mobile. Masalah mendasar dengan pembayaran mobile adalah: bagaimana Anda mendapatkan uang tunai Anda terlepas dari di mana Anda bank Tidak ada yang telah memecahkan kacang itu. Saya benar-benar merasa tidak hanya bisa mengalahkan kacang itu tapi sudah menjualnya ke lembaga keuangan. Anda tidak perlu membayar bank apapun untuk login dan mengakses akun Nope. Kami membangun layanan web yang terhubung dengan lembaga keuangan dan kami tidak perlu membayar mereka untuk bekerja sama dengan mereka. Adalah penyedia layanan untuk mereka dan kami bekerja pada saat bersamaan untuk membuat pelanggan mereka bahagia. Siapa investor Anda yang menghasilkan 1,3 juta. Veridian Credit Union adalah salah satu investor utama kami. Penanam modal lainnya adalah sebuah perusahaan bernama The Members Group yang memberikan solusi kredit, debit, ACH dan keamanan kepada bank dan credit unions. Seberapa besar tim Dwolla Ada sekitar 12 orang - itulah binatang startup di Iowa. Kami lebih kecil Desember lalu, sekitar 2 atau 3 orang, jadi pertumbuhannya cukup bagus. Kebanyakan orang ada di Des Moines. Weve mengalami validasi tahap awal yang kuat dan menghasilkan pendapatan yang mengatakan bahwa Hei, hal ini bisa berjalan dengan baik. Kami mendapat api kecil ini dan sekarang mencoba untuk mencari tahu bagaimana menuangkan segumpal gas ke dalamnya, dan benar-benar membuat skala ini keluar. Awal dari itu adalah pada bulan Desember dan sekarang mencoba untuk memastikan bahwa kita memiliki mitra yang tepat untuk benar-benar menendang hal itu sangat keras. Apa yang terjadi di bulan Desember Oh, itu akan menjadi bagus. Produk ini akan keluar pada bulan Desember yang memecahkan banyak masalah yang sangat besar di dalam sistem ACH, yang mana semua bank terhubung, dan hal itu terjadi dengan cara yang tidak pernah dilakukan sebelumnya. Apakah Anda meningkatkan modal Kami memiliki banyak percakapan yang benar-benar positif yang sedang terjadi saat ini dan mencoba untuk mencari tahu siapa mitra yang tepat untuk bekerja dengannya. Untunglah investor kita saat ini sangat mendukung apa yang sedang dilakukan. Bagaimana Anda melakukan semua ini dari Iowa Sepertinya perusahaan ini seharusnya berada di Wall Street. Mungkin. Sekarang Des Moines adalah tempat yang tepat untuk kita. Di masa depan theres harus banyak pengembangan bisnis di luar Des Moines dan ada beberapa hal yang tidak dapat kita lakukan dari sini. Jika kita bisa meyakinkan orang-orang di Iowa, yang lebih konservatif secara alami, untuk menggunakan Dwolla maka perasaan pribadi saya benar-benar ada di sana. Seandainya kita berada di luar Iowa, mungkin kita akan mencoba untuk memperbaiki masalah dengan terlalu cepat dan mungkin itu akan meledak di wajah kita. Mungkin tidak. Dengan cara naif saya sendiri, saya tidak akan pernah membangun perusahaan di manapun kecuali Iowa jadi mungkin saya tidak tahu lebih baik. Perasaan pribadi saya adalah, jika Anda ingin membangunnya, di mana Anda hanyalah alasan. Cari tahu apa daerah yang ditawarkan dan leverage itu. Hustle pantat Anda dan membuatnya bekerja. Belajarlah lagi:
Apa-is-a-trading-system-van-tharp
Pilihan-trader-blog