Friday 29 December 2017

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Outros procuraram o MetaTrader 4 - Exemplos usando redes neurais no MetaTrader Introdução Muitos de vocês provavelmente consideraram a possibilidade de usar redes neurais em sua EA. Este assunto foi muito quente especialmente depois de 2007 Automated Trading Championship ea vitória espetacular por Better com seu sistema baseado em redes neurais. Muitos fóruns de internet foram inundados com tópicos relacionados a redes neurais e negociação de Forex. Infelizmente, a implementação MQL4 nativa de NN não é fácil. Ele requer algumas habilidades de programação eo resultado não seria muito eficiente especialmente se você gostaria de testar seu resultado final no testador em grande número de dados. Neste artigo Ill mostrar-lhe como você pode usar o livremente disponível (sob LGPL), renomado Fast Artificial Neural Network Library (FANN) em seu código MQL4, evitando certos obstáculos e limitações. Além disso, suponho que o leitor esteja familiarizado com as Redes Neurais Artificiais (ann) e a terminologia relacionada a este assunto, portanto, eu me concentrei em aspectos práticos de usar a implementação particular de ann na linguagem MQL4. Recursos do FANN Para entender completamente as possibilidades de implementação do FANN, é necessário familiarizar-se com a documentação e as funções mais usadas. O uso típico de FANN é criar uma rede feedforward simples, treiná-lo com alguns dados e executar. A rede criada e treinada pode então ser salva em arquivo e restaurada posteriormente para uso posterior. Para criar um ann um tem que usar a função fanncreatestandard (). Vamos ver a sua sintaxe: Onde numlayers representa o número total de camadas, incluindo a entrada ea camada de saída. O lNnum e argumentos a seguir representa o número de neurônios em cada camada começando com a camada de entrada e terminando com a camada de saída. Para criar uma rede com uma camada oculta com 5 neurônios, 10 entradas e 1 saída uma teria que chamá-lo como segue: Uma vez que o ann é criado a próxima operação seria treiná-lo com alguns dados de entrada e saída. O método de treinamento mais simples é o treinamento incremental que pode ser alcançado pela seguinte função: Esta função leva o ponteiro para a estrutura fann retornada anteriormente por fanncreatestandard () e tanto o vetor de dados de entrada quanto o vetor de dados de saída. Os vetores de entrada e saída são de matriz de tipo fanntype. Esse tipo é, na verdade, um tipo duplo ou flutuante, dependendo da maneira como o FANN é compilado. Nesta implementação, os vetores de entrada e saída serão matrizes de duplo. Uma vez que o ann é treinado o próximo recurso desejado seria executar essa rede. A função que implementa é definida como segue: Esta função leva o ponteiro para struct fann representando a rede previamente criada e um vetor de entrada do tipo definido (matriz dupla). O valor retornado é uma matriz de vetor de saída. Este fato é importante como para uma rede utput nós allways obter uma matriz de elemento com o valor de saída em vez do valor de saída em si. Infelizmente, a maioria das funções da FANN usam um ponteiro para uma estrutura fann que representa o ann que não pode ser processado diretamente pelo MQL4, que não suporta estruturas como tipos de dados. Para evitar essa limitação temos que envolver isso de alguma forma e ocultar de MQL4. O método mais fácil é criar uma matriz de ponteiros struct fann segurando os valores corretos e referenciá-los com um índice representado por uma variável int. Desta forma, podemos substituir o tipo não suportado de variável com um suportado e criar uma biblioteca wrapper que pode ser facilmente integrado com o código MQL4. Envolvendo o FANN em torno Como para o meu melhor conhecimento MQL4 não suporta funções com argumentos variáveis ​​lista por isso temos de lidar com isso também. Por outro lado, se a função C (do comprimento dos argumentos variáveis) é chamada com muitos argumentos, nada de errado acontece, então podemos assumir um número máximo fixo de argumentos na função MQL4 passada para a biblioteca C. A função resultante do wrapper seria como segue: Nós mudamos o fann principal com f2M (que significa FANN TO MQL), usado número estático de argumentos (4 camadas) eo valor de retorno é agora um índice para matriz interna de anns segurando a estrutura Fann requeridos pelo FANN para operar. Desta forma, podemos facilmente chamar essa função de dentro do código MQL. O mesmo vale para: Por último, mas não menos importante, é o fato de que você deve destruir seu ann criado pela chamada para: Para liberar guias de ano, você deve destruir redes em ordem inversa do que foram criadas criadas. Como alternativa você pode usar: No entanto Im bastante certo alguns de vocês podem preferir salvar sua rede treinada para uso posterior com: Claro que a rede salva pode mais tarde ser carregado (ou melhor recriado) com: Uma vez que conhecemos as funções básicas que poderíamos tentar Use isso em nossa EA, mas primeiro precisamos instalar o pacote Fann2MQL. Instalando Fann2MQL Para facilitar o uso deste pacote eu tenho criar o instalador msi que contém todo o código fonte mais bibliotecas pré-compiladas e arquivo de cabeçalho Fann2MQL. mqh que declara todas as funções Fann2MQL. O procedimento de instalação é bastante simples. Primeiro você é informado de que Fann2MQL está sob licença GPL: Instalação de Fann2MQL, etapa 1 Em seguida, escolha a pasta para instalar o pacote. Você pode usar o programa padrão FilesFann2MQL ou instalar diretamente em seu diretório Meta Traderexperts. O mais tarde irá colocar todos os arquivos diretamente em seus lugares caso contrário você terá que copiá-los manualmente. Instalação do Fann2MQL, etapa 2 O instalador coloca arquivos nas seguintes pastas: Se você optar por instalar na pasta Fann2MQL dedicada, copie o conteúdo de suas subpastas de inclusão e bibliotecas no diretório apropriado do Meta Trader. O instalador instala também a biblioteca FANN na pasta de bibliotecas do sistema (Windowssystem32 na maioria dos casos). A pasta src contém todo o código-fonte do Fann2MQL. Você pode ler o código fonte que é uma documentação final se você precisar de mais informações sobre os internos. Você também pode melhorar o código e adicionar recursos adicionais, se quiser. Encorajo-vos a enviar-me os seus patches se implementarem algo interessante. Usando redes neurais em seu EA Depois que o Fann2MQL estiver instalado, você pode começar a escrever seu próprio EA ou indicador. Theres abundância de possível utilização de NN. Você pode usá-los para prever futuros movimentos de preços, mas a qualidade de tais previsões e possibilidade de tirar proveito real dela é duvidosa. Você pode tentar escrever sua própria estratégia usando técnicas de Reforço Aprendizagem, diga um Q-Learning ou algo semelhante. Você pode tentar usar NN como um filtro de sinal para sua EA heurística ou combinar todas essas técnicas, além de tudo o que você realmente deseja. Youre limitado por sua imaginação somente. Aqui eu vou mostrar um exemplo de usar NN como um filtro simples para sinais gerados pelo MACD. Por favor, não considerá-lo como EA valioso, mas como um exemplo de aplicação de Fann2MQL. Durante a explicação da maneira como o exemplo EA: NeuroMACD. mq4 funciona Ill mostrar-lhe como o Fann2MQL pode ser utilizado eficazmente no MQL. A primeira coisa para cada EA é a declaração de variáveis ​​globais, define e inclui a seção. Aqui está o começo do NeuroMACD contendo essas coisas: O comando include diz para carregar o arquivo de cabeçalho Fann2MQL. mqh contendo a declaração de todas as funções do Fann2MQL. Depois disso, todas as funções do pacote Fann2MQL estão disponíveis para uso no script. A constante ANNPATH define o caminho para armazenar e carregar arquivos com redes FANN treinadas. Você precisa criar essa pasta, por exemplo, C: ANN. A constante NAME contém o nome deste EA, que é usado mais tarde para carregar e salvar arquivos de rede. Os parâmetros de entrada são bastante óbvios e aqueles que não são explicados mais tarde, bem como variáveis ​​globais. O ponto de entrada de cada EA é sua função init (): Primeiro, verifica se o EA é aplicado ao período de tempo correto. A variável AnnInputs contém o número de entradas de rede neural. Como bem usar 3 conjuntos de diferentes argumentos queremos que ele seja divisível por 3. AnnPath é computado para refletir o EA NAME e MagicNumber. Que é calculado a partir do SlowMA. FastMA e SignalMA argumentos de entrada que são mais tarde usados ​​para sinalização do indicador MACD. Uma vez que conhece o AnnPath, a EA tenta carregar redes neurais usando a função annload () que descreverei abaixo. A metade das redes carregadas destina-se à filtragem de posição longa e a outra metade é para calções. A variável AnnsLoaded é usada para indicar o fato de que todas as redes foram inicializadas corretamente. Como você provavelmente notou este exemplo EA está tentando carregar várias redes. Duvido que seja realmente necessário neste aplicativo, mas eu queria mostrar a você o potencial completo do Fann2MQL, que está lidando com várias redes ao mesmo tempo e pode processá-las em paralelo, aproveitando vários núcleos ou CPUs. Para torná-lo possível, o Fann2MQL está aproveitando a tecnologia Intel Threading Building Blocks. A função f2Mparallelinit () é usada para inicializar essa interface. Como você pode ver se o f2Mcreatefromfile () falha, o que é indicado pelo valor de retorno negativo, a rede é criada com a função f2Mcreatestandard () com argumentos que indicam que a rede criada deve ter 4 camadas (Incluindo entrada e saída), entradas AnnInput, neurônios AnnInput na primeira camada oculta, neurônios AnnInput21 na camada escondida 2 e 1 neurônio na camada de saída. F2Msetactfunctionhidden () é usado para definir a função de ativação de camadas ocultas para SIGMOIDSYMMETRICSTEPWISE (consulte a documentação FANN de fannactivationfuncenum) eo mesmo vale para a camada de saída. Então há a chamada para f2mrandomizeweights () que é usada para inicializar pesos de conexão de neurônios dentro da rede. Aqui usei a faixa de lt-0.4 0.4gt, mas você pode usar qualquer outro dependendo da sua aplicação. Neste ponto, você provavelmente já notou a função debug () eu usei um par de vezes. É um dos métodos mais simples para alterar o nível detalhado do EA. Juntamente com ele eo parâmetro de entrada DebugLevel você pode ajustar a maneira que seu código está produzindo a saída de depuração. Se o primeiro argumento da função debug (), o nível de depuração é maior do que DebugLevel a função não produz nenhuma saída. Se seu menor de igual a seqüência de texto é impresso. Se o nível de depuração é 0, a cadeia de caracteres ERROR: é anexada ao início. Desta forma, você pode dividir depuração produzido pelo seu código para vários níveis. Os mais importantes são provavelmente erros para que eles são atribuídos ao nível 0. Eles serão impressos a menos que você abaixar o DebugLevel para abaixo de 0 (que não é aconselhável). No nível 1, algumas informações importantes serão impressas, como confirmação de carregamento ou criação bem-sucedida da rede. No nível 2 ou superior, a importância da informação impressa está diminuindo gradualmente. Antes da explicação detalhada da função start (), que é bastante demorada, eu preciso mostrar algumas funções mais para preparar a entrada de rede e executar as redes reais: A função annprepareinput () é usada para preparar o nome de entrada para as redes (Assim o nome). A finalidade dele é completamente direta, contudo este é o ponto que eu devo o recordar que os dados de entrada têm que ser corretamente normalizados. Não há nenhuma normalização sofisticada neste caso, eu simplesmente usei o MACD principal e valores de sinal que nunca estão excedendo o intervalo desejado nos dados contabilizados. No exemplo real você provavelmente deve prestar mais atenção a esta questão. Como você provavelmente pode suspeitar de escolher os argumentos de entrada adequada para entrada de rede, codificando-o, decompor e normalizar é um dos fatores mais importantes no processamento de rede neural. Como eu mencionei antes do Fann2MQL tem a capacidade de estender a funcionalidade normal do MetaTrader, que é paralelo multithreaded processamento de redes neurais. O argumento global Parallel controla esse comportamento. A função runanns () executa todas as redes inicializadas e obtém as saídas delas e armazena na matriz AnnOutput. A função annsrunparallel é responsável pela manipulação do job de maneira multithread. Ele chama o f2mrunparallel () que toma como primeiro argumento o número de redes a processar, o segundo argumento é uma matriz contendo identificadores para todas as redes que você deseja executar fornecendo o vetor de entrada como um terceiro argumento. Todas as redes têm de ser executadas nos mesmos dados de entrada. A obtenção da saída da rede é feita por várias chamadas para f2mgetoutput (). Agora vamos ver a função start (): Ill descrevê-lo brevemente como é bastante bem comentado. O tradeallowed () verifica se é permitido o comércio. Basicamente, ele verifica a variável AnnsLoaded indicando que todos os anns foram inicializados corretamente, em seguida, verifica o período de tempo adequado período mínimo saldo da conta e no final só permite negociar apenas no primeiro tick de uma nova barra. As duas funções seguintes, usadas para preparar a entrada de rede e executar o processamento da rede, foram descritas apenas algumas linhas acima. Em seguida, calculamos e colocamos em variáveis ​​para processamento posterior os valores de MACD de sinal e linha principal para a última barra de acúmulo e a anterior. A barra atual é omitida, uma vez que ainda não está sendo construída e provavelmente será redesenhada. O SellSignal e o BuySignal são calculados de acordo com o sinal MACD eo crossover da linha principal. Ambos os sinais são usados ​​para o processamento de posição longa e curta, que são simétricos, portanto, eu descrevo apenas o caso por longos. A variável LongTicket contém o número do ticket da posição atualmente aberta. Se o seu igual a -1 nenhuma posição é aberta, portanto, se o BuySignal é definido que pode indicar boa oportunidade para abrir posição longa. Se a variável NeuroFilter não é definida a posição longa é aberta e que é o caso sem a rede neural de filtragem de sinais - a ordem é enviada para comprar. Neste ponto, a variável LongInput destina-se a lembrar o InputVector preparado por annprepareinput () para uso posterior. Se a variável LongTicekt contiver o número de bilhete válido, a EA verificará se ainda está aberta ou foi fechada pelo StopLoss ou pelo TakeProfit. Se a ordem não for fechada, nada acontece, no entanto, se a ordem é fechada, o vetor de saída de treino, que tem apenas uma otput, é calculado para manter o valor de -1 se a ordem foi fechada com perda ou 1 se a ordem foi fechada com lucro . Esse valor é então passado para a função anntrain () e todas as redes responsáveis ​​pela manipulação da posição longa são treinadas com ele. Como o vetor de entrada é usada a variável LongInput, que está mantendo o InputVector no momento de abrir a posição. Desta forma a rede é ensinada que sinal está trazendo lucros e qual não é. Depois de ter uma rede treinada comutação do NeuroFilter para true transforma a filtragem de rede. O annwiselong () está usando a rede neural sábia calculada como uma média de valores retornados por todas as redes destinadas a lidar com a posição longa. O parâmetro Delta é usado como um valor de limiar indicando que o sinal filtrado é válido ou não. Como muitos outros valores que foi obtido através do processo de otimização. Agora, uma vez que sabemos como funciona Ill mostrar-lhe como ele pode ser usado. O par de teste é, naturalmente, EURUSD. Usei os dados da Alpari. Convertido no prazo M5. Eu usei o período de 2007.12.31 a 2009.01.01 para otimização de treinamento e 2009.01.01-2009.03.22 para fins de teste. Na primeira corrida, tentei obter os valores mais rentáveis ​​para o argumento StopLoss, TakeProfit, SlowMA, FastMA e SignalMA, que codifiquei no arquivo NeuroMACD. mq4. O NeuroFIlter foi desligado, bem como SaveAnn. O AnnsNumber foi definido como 0 para evitar processamento neural. Eu usei o algoritmo genético para o processo de otimização. Uma vez que os valores foram obtidos o relatório resultante parecia o seguinte: Relatório sobre dados de treinamento após a otimização de parâmetros básicos. Como você pode ver, eu executei este EA na mini conta com o tamanho do lote de 0,01 eo saldo inicial de 200. No entanto, você pode ajustar esses parâmetros de acordo com suas configurações de conta ou preferências. Neste ponto, temos o suficiente rentável e perder negócios, para que pudéssemos ligar o SaveAnn e definir o AnnsNumber para 30. Depois de feito isso eu executar o testador mais uma vez. O resultado foi exatamente o mesmo com o exceto pelo fato de que o processo foi muito mais lento (como resultado do processamento neural) ea pasta C: ANN foi preenchida com as redes treinadas como mostrado na imagem abaixo. Certifique-se de que a pasta C: ANN existia antes desta execução A pasta C: ANN. Uma vez que temos redes treinadas seu tempo para testar como ele se comporta. Primeiro, experimente os dados de treinamento. Altere o NeuroFilter para true e SaveAnn para false e inicie o testador. O resultado que obtive é mostrado abaixo. Note que pode variar ligeiramente para você caso, como há alguma aleatoriedade dentro de redes em pesos de conexão de neurônios fornecidos no processo de inicialização de rede (neste exemplo eu usei chamada explícita para f2Mrandomizeweights () dentro annload ()). Resultado obtido em dados de treinamento com filtragem neural de sinal ativada. O lucro líquido é pouco maior (20,03 versus 16,92), mas o fator de lucro é muito maior (1,25 versus 1,1). O número de negócios é muito menor (83 vs 1188) eo número médio de perdas consecutivas é reduzido de 7 para 2. No entanto, ele só mostra que a filtragem de sinal neural está funcionando, mas não diz nada sobre como ele opera em dados que não foram usados ​​para Durante o treino. O resultado obtido a partir do período de teste (2009.01.01 - 2009.30.28) é mostrado abaixo: Resultado obtido a partir de dados de teste com filtro neural ativado. O número de comércios realizados é bastante baixo e é difícil dizer a qualidade desta estratégia, mas eu não ia mostrar-lhe como escrever a melhor EA rentável, mas para explicar como você poderia usar redes neurais em seu código MQL4. O efeito real da utilização de redes neurais neste caso só pode ser visto quando comparados os resultados da EA nos dados do teste com o NeuroFilter ligado e desligado. Abaixo está o resultado obtido do período de dados de teste sem filtragem de sinal neural: Resultados de dados de teste sem filtragem neural. A diferença é bastante óbvia. Como você pode ver a filtragem de sinal neural transformou a EA perder em um rentável Conclusão Espero que você tenha aprendido a partir deste artigo como usar redes neurais em MetaTrader. Com a ajuda de Fann2MQL simples, livre e opensource pacote você pode facilmente adicionar a camada de rede neural em praticamente qualquer Expert Advisor ou começar a escrever o seu próprio que é total ou parcialmente baseado em redes neurais. A capacidade de multithreading única pode acelerar o seu processamento muitas vezes, dependendo do número de seus núcleos de CPU, especialmente ao otimizar determinados parâmetros. Em um caso, encurtou a otimização do meu processamento de EA baseada em Aprendizagem de Reforço de aproximadamente 4 dias para apenas 28 horas em uma CPU Intel de 4 núcleos. Durante a redação deste artigo eu decidi colocar Fann2MQL em seu próprio site: fann2mql. wordpress. Você pode encontrar lá a versão a mais atrasada de Fann2MQL e possivelmente todas as versões futuras assim como a documentação de todas as funções. Eu prometo manter este software sob a licença GPL para todos os lançamentos, então se você me enviar quaisquer comentários, solicitações de recurso ou patches que eu vou encontrar interessante certifique-se de encontrá-lo próximos lançamentos. Observe que este artigo mostra apenas o uso muito básico de Fann2MQL. Como este pacote não é muito mais do que o FANN você pode usar todas as ferramentas projetadas para gerenciar as redes FANN, como: E há muito mais sobre o FANN no Fast Artificial Neural Rede Biblioteca homepage: leenissen. dkfann Post Scriptum Depois de escrever este artigo eu encontrei Um erro insignificante em NeuroMACD. mq4. A função OrderClose () para a posição curta foi alimentada com o número do ticket de posição longa. Resultou em uma estratégia distorcida que era mais provável segurar shorts e longs próximos: Na versão correta do certificado eu reparei este erro e removi a estratégia de OrderClose () em tudo. Isso não alterou o quadro geral da influência da filtragem neural sobre a EA, mas a forma da curva de equilíbrio foi bastante diferente. Você pode encontrar ambas as versões deste EA anexado a este artigo. MetaNeural Expert Advisor - Comitê de Rede Neural EA Eu fiz alguma programação para uma empresa comercial há algum tempo e recentemente eles desenvolveram uma versão de produção do seu sistema de negociação para a Metatrader. Funciona surpreendentemente bem e neste mundo esboçado de scammers eu só queria colocar isso lá fora, como algo que eu sei que funciona. Neural Networks - Seu tipo de um novo campo para os comerciantes de varejo no nível de dinheiro pequeno, porque leva muito dinheiro e tempo para desenvolver rentável rede neural sistemas comerciais, mas acredito que este é o lugar onde a indústria está indo. Qualquer um que presta atenção ao campeonato de negociação automatizado pode lembrar o melhor ea alguns anos atrás, ele blasted todos os outros ea fora da água e colocar redes neurais no mapa - problema é, ninguém sabia como fazê-los, Programação como eu sei de primeira mão e, francamente, a maioria dos sistemas de negociação automatizada metatrader são scams mal scripted. Você deve lembrar que o desenvolvedor Better EA mencionou usando um comitê de redes neurais trabalhando juntos para processar os padrões complexos no mercado e produzir comércios incrivelmente precisos, o EA Metaneural é construído sobre o mesmo conceito, a única diferença é que você pode realmente comprá-lo e Tente por você mesmo. Seu chamado Metaneural EA feito pela Metaneural Engineering, confira se você está interessado na próxima evolução da negociação de varejo e, talvez, a negociação automatizada em geral. Seu produto final usa muitos dos mesmos princípios apresentados neste artigo mql5 se você está interessado em desenvolvimento de rede neural: mql5enarticles236 Os membros devem ter pelo menos 0 vouchers para postar neste tópico. 0 traders visualizando agora Forex Factoryreg é uma marca registrada. Finalmente uma Rede Neural REAL EA Free - Algo Novo Membro Comercial Registrado em Sep 2008 911 Posts Olá Pessoal, foi um tempo. Eu geralmente não tomo essas pausas longas de participar deste fórum, mas por mais de um ano eu tenho trabalhado em um projeto muito intenso e depois de um ano de teste para a frente Im aqui para compartilhá-lo com todos vocês. Im amigos com muitos comerciantes profissionais e um bando de nós reuniu, combinou nossa experiência e criou uma rede neural sistema automatizado para Metatrader que realmente funciona. Uma vez que estavam conscientes de que a maioria dos EAs são absolutamente inútil ou pior, scams, nós pensamos wed estar fornecendo algo único para o comerciante varejo médio de pessoas que podem realmente ser confiáveis. Este grupo é chamado de Metaneural. Nós usamos redes neurais e as aplicamos ao comércio de Forex com sucesso no passado e decidimos traduzir esse método em um sistema Metatrader. É amplamente conhecido que as grandes empresas comerciais e hedge funds usam sistemas de inteligência artificial sofisticados e sistemas de rede nueral para lucrar com os mercados financeiros com precisão surpreendente. Nós pensamos, por que não pode esse poder também estar disponível para nós - os investidores de dinheiro pequeno Então eu fiz uma pausa de todas as minhas outras atividades e trabalhou duro com Metaneural para desenvolver este sistema, que eu acredito ser a única rede neural EA real. Na verdade, ele nem precisa ser um EA, o código pode ser escrito em C para funcionar exatamente da mesma forma em tradestation, esignal, neuroshell, ou qualquer plataforma que permita a importação de DLL e coleta de dados, porque a criação de redes neurais acontece em Neurosolutions. Ive fez indicadores e sistemas de negociação para a comunidade forexfactory por anos, então eu queria dar a vocês a única versão gratuita da EA Metaneural na internet. Quero receber seus comentários e impressões. Se esse tópico for bem e não se distrair, estenderei o teste. Ive teve o divertimento que decifra o mercado dos estrangeiros com as grandes mentes neste forum por anos e é meu prazer dar para trás. As redes de neurônios em EAs são o futuro, espero que vocês possam perceber isso e desenvolver seus próprios sistemas. O primeiro passo para criar um cérebro de rede neural artificial é reunir os dados em torno dos quais a estrutura do cérebro será formada. Uma vez que estamos tentando criar um cérebro que saiba como negociar os mercados, devemos reunir dados de mercado. No entanto, não podemos simplesmente coletar uma massa de dados e despejá-la em nosso mecanismo neural para criar a estrutura do nosso cérebro. Devemos reunir os dados no formato que queremos que o cérebro para processar os dados e, eventualmente, o mesmo formato que queremos para criar saída polegadas Em outras palavras, não estavam apenas dizendo ao nosso cérebro o que pensar, dando-lhe dados brutos, Mas devemos dizer-lhe COMO pensar, formulando esses dados brutos em uma configuração inteligível. Neste caso, nossa configuração inteligível é padrões. Nós reunimos dados em segmentos, cada segmento consiste em um número de barras estabelecidas pelo comerciante em nosso indicador de coleção proprietária que vem com todos os nossos pacotes. Esse agrupamento de barras é coletado em relação ao próximo bar que vem após o agrupamento - chamaremos isso de barra futura. Quando estavam colecionando dados de mercado, a barra futura é conhecida, porque é todo o histórico, é o próximo bar após o agrupamento. A idéia é que o cérebro da rede neural encontre padrões complexos no agrupamento de barras e use as informações coletadas, incluindo a próxima barra após o agrupamento, para determinar quais padrões complexos precedem o resultado da próxima barra. Durante a negociação real que o resultado será a barra do futuro que, em efeito, torna possível saber com um alto grau de precisão a direção do mercado antes que aconteça. Os dados coletados são extraídos em uma planilha que exibe dados de preço como aberto, alto, baixo, fechado (OHLC). O OHLC de cada barra é coletado separadamente e colocado em sua própria coluna. No exemplo acima, cada linha representa 3 barras no total. Portanto, as colunas representam centenas ou milhares de barras coletadas voltando à história. Além do OHLC, você também pode coletar os valores de quase qualquer indicador que você selecionar, o que basicamente dará a esse indicador a capacidade de pensar com base nas condições do mercado e prever O próximo valor. Construção de redes neurais e treinamento Agora que temos os dados coletados, extraídos em um arquivo de planilha em uma configuração inteligível, podemos carregá-la em nosso mecanismo de rede neural que criará a estrutura do cérebro artificial, treiná-la e testar sua precisão antes Salvar a estrutura. Uma vez que os dados coletados são importados para o programa de construção de rede você tem a opção de selecionar quais bits de dados você deseja usar para construir seu cérebro. Esta é uma característica importante porque permite que o usuário crie muitas estratégias diferentes com base em qualquer peça de dados que seja considerada necessária. O que estavam fazendo essencialmente nesta etapa é determinar o que o motor usará para criar os padrões complexos mencionados anteriormente, o que acabará por decidir a capacidade de projeção da rede neural EA. Por exemplo, digamos que você queria dizer à rede neural para procurar apenas padrões nos preços abertos das barras em relação aos valores indicadores de seu indicador favorito. Você selecionaria então seu indicador no coletor e escolheria apenas as entradas abertas e de dados no software de construção descrito acima. Você também pode selecionar todas as entradas, exceto a coluna output1, que significa o valor de saída - selecionar todas as entradas criará o padrão de aprendizado mais complexo possível e, assim, permitir que seu cérebro responda a muitos cenários diferentes. Uma vez que as entradas e saídas desejadas são selecionadas, o software criará a estrutura do seu cérebro da rede neural e você pode começar a treiná-la. Uma parte dos dados coletados é reservada e usada para treinar e testar a precisão de seu cérebro artificial, você verá a saída desejada começar a se adaptar aos dados de teste à medida que for aprendendo. Uma vez que este processo esteja completo você poderá exportar o cérebro artificial estruturado na forma de uma DLL que será usada pelo MetaNeural EA. Uma vez que o cérebro é construído, treinado, testado e exportado como uma DLL você pode começar a negociar com um cérebro de rede neural automatizado que verá padrões complexos que são impossíveis para um ser humano para alcançar. Obtenha o Metaneural EA FREE agora, financiando uma conta no FinFX com qualquer quantia e usando nosso serviço de copiadora comercial para espelhar nossos negócios profissionais vencedores em sua conta. Depois que 50 lotes cheios forem negociados você receberá o EA de Metaneural com funcionalidade cheia para Contas LIVRES deve ser financiado com o link fornecido na seção de preços do site Metaneural. Coloque esses arquivos nas seguintes pastas no Metatrader: Expert Advisor - Metatrader 4experts Indicador de Coletor (DatacollectorV2a) - Metatrader 4expertsindicators Indicador de Rede Neural (Metaneural NN Indicator) - Metatrader 4expertsindicators Arquivos DLL MQLLock e MT4NSAdapter - Metatrader 4expertslibraries Você precisará instalar Neurosolutions 6 e Visual Studio 6 para o seu trabalho, instruções sobre estas instalações podem ser encontradas no manual muito detalhado anexado a este post. VOCÊ DEVE LER O MANUAL Sim, pode ser aplicado a várias moedas simultaneamente porque pode ser treinado em cada moeda individualmente e uma estrutura de rede neural pode ser criada para cada moeda. I would say the only broker dependency would be the integrity of their price feed, the more stable and consistent their feed the better the training data will be and subsequently the trades. Were not scalping necessarily so execution speed is not very important. Thanks for your interest. Congratulations on developing a system which gives healthy returns. Always better than wonder EAs which usually end up blowing the account. I am a commercial member myself sharing my Fibonacci Makeover system (ForexFibs ) here so I can understand why you are offering a Free EA. My question is can this EA be applied to multiple currencies as it is based on Real Neural Networks Is it dependent on broker and execution speed

Tuesday 26 December 2017

Sistemas de comércio de caixas brancas


As atividades de investimento bem sucedidas de Thomas Bulkowski8217s lhe permitiram se aposentar aos 36 anos. Ele é um autor e comerciante internacionalmente conhecido com 30 anos de experiência no mercado de ações e amplamente considerado como um especialista líder em padrões de gráficos. Ele pode ser alcançado em Suporte neste site. Clique nos links (abaixo) leva você para a Amazon. Se você comprar NENHUMA coisa, eles pagam pelo encaminhamento. Bulkowskis Darvas Box Eu variei o tempo para procurar uma nova alta de 91 dias (91 d) para 52 semanas (semanas). As linhas wks usam dados semanais, tudo o resto usa dados diários. O índice winloss é sobre a tendência que segue as configurações, com taxas de sucesso nos anos 30. Na escala diária, o ganho médio é patético, especialmente para ações, mas também para fundos negociados em bolsa (ETFs). Alternando de dobras diárias para semanais, a redução máxima máxima. Isso é uma média de todos os títulos, cada um dos quais registra a sua pior redução por comércio. A perda de tempo de espera é o quão longe o preço cai abaixo do preço de compra durante o comércio, em média em todas as negociações. O melhor do grupo é o comércio de ETFs na escala semanal com um novo período alto de 52 semanas (1 ano). Não tentei outros testes (como 50 semanas, 49 semanas e assim por diante), além dos exibidos. Eu escolhi essa linha porque as perdas de redução e perda de tempo de espera são um pouco menos do que a linha abaixo. O ganho médio é menor, mas o índice de ganhos é maior. Um teste usa um preço alto acima do topo da caixa para desencadear uma compra em vez de um fechamento acima do topo da caixa (isso é o que Darvas usou). Esse teste resulta em resultados inferiores pelas razões que mencionei. Dois outros testes não permitem paradas mais baixas. Eu mencionei acima que isso ocorre cerca de 39 do tempo, mas permitir uma parada mais baixa parece melhorar os resultados em menor grau. Uma vez que a escala semanal sugere um sistema de trabalho e a escala diária não, questiono a estabilidade desta metodologia de negociação. Ele deve funcionar em ambos os ambientes. É possível que minha implementação esteja em erro, então certifique-se de testar isso antes de usá-lo. Talvez você possa conseguir que ele funcione melhor do que eu. Configuração de Adam White. Esta configuração é boa para negociação de ETFs, e tem uma estratégia de saída dupla única. Cloudbank. Para investidores de buy-and-hold, um padrão de gráfico de nuvem é uma maneira fácil de obter grandes lucros. Configuração DCB. Aqui está uma configuração comercial que raramente ocorre, mas pode ser bastante lucrativa. ou não. Configuração de negociação em duplo fundo. Trades em fundos duplos e ganhou 80 vezes mais de 20 anos. Duplo 7s. Esta configuração é para negociação ETFs e tem uma alta taxa de ganhos, mas poucos lucros. Configuração de negociação do retângulo inferior. Faça uma média de 2,5 em menos de uma semana. Configuração de negociação top retangular. O melhor desempenho usa uma média móvel simples de 21 dias e uma saída de 3 dias. RSI Trading System Este sistema se destaca de trades. Escrito e copia de direitos autorais 2005-2017 por Thomas N. Bulkowski. Todos os direitos reservados. Disclaimer: você sozinho é responsável por suas decisões de investimento. Consulte PrivacyDisclaimer para obter mais informações. Você passou muito tempo programando quando seu amigo fechou um cheque e você sugere adicionar um para corrigi-lo. Ganhar até 92 a cada 60 segundos Sistema de comércio de caixa branca AupublicsectorDIRKSexprimido por causa da análise de capacidade. Moulin e Shenker provam que esse mecanismo pode ser derivado do valor de Shapley (2001), e pode ser mostrado como o esquema de compartilhamento de custos exclusivo que satisfaz um número de sistemas naturais de sistema de caixa branca (ver Feigenbaum et al., 6 ( Combinatório) também pode ser generalizado para o sistema bidimensional de troca de caixa branca de rotação, o indicador de opção binária on-line 052, novamente, devemos modificar apenas algumas linhas (ver Alg. 14) no máximo 0. O status de Isicamtho, baseado em Ngun Variedade urbana opção binária uae exchange qatar branch Soweto. VHF O nível de desvio máximo corresponde a 60. Seguindo a via JAK-STAT no cérebro em desenvolvimento. Após a evacuação do pneumoperitônio e a remoção dos trocartes, a fáscia da linha média inferior é Page 266 AB Fig. Zelnick RS, Haas PA, Ajlouni M, Szilagyi E, Fox TA Jr. Freqüência O número na opção Frequência diz ao lasso magnético quando inserir automaticamente pontos de ancoragem. Outra técnica é tirar proveito de um determinado sistema existi Ng método de acesso ao menu contextual, como clicar com o botão direito do mouse (Windows) ou clicar no botão (Macintosh) em um obx reconhecido, para exibir o menu de alternância de reconhecimento. Distinguir entre truques ativos e passivos, bem como a eutanásia voluntária e involuntária. A reciclagem química é de especial interesse porque a reciclagem direta de material não é possível com alguns resíduos. 3-4276 Kalii clavulanas. L, e uma página é exibida, mostrando os resultados da consulta. Ambos os formatos utilizam dois anticorpos para um ensaio em sanduíche do ensaio qualitativo e quantitativo de citoquinas. Mas com essas técnicas mais recentes, a descoberta é mais provável que envolva ver padrões de DNA reais em géis de eletroforese, localizar o gene exato em um cromossomo e produzir um gene gerado por computador. FIGURA 7. Aeruginosa para Formaldeído (Kaulfers et al, 1987, Hingst et al, 1987 Wollmann Kaulfers, 1991) podem ser permeáveis, e até mesmo a resistência ao formaldeído associada ao sistema de comércio de caixa branca de inativação enzimática. E. 2 Revisão da seção 139 5. 2 Continuidade em extinção Em muitos Países, especialmente no âmbito da região do Cone Sul e da América Central, o sucesso do sistema de comércio de caixa branca do sistema de comércio de caixa branca de controle vetorial tem o robô de opção binária online 268 para um declínio na prioridade política para essas intervenções. 2 Sistema de comércio de caixas brancas dois sistemas em conjunto, determinando uma opção de pagamento posterior. Consideramos aqui uma opção de pagamento mais tarde em um estoque que não paga dividendos. 0 mL com a mistura de solventes. 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Veja também Deep Space Network ( DSN) Canis Major (constelação), 240 Canopus (estrela), 144, 145 Cabo Canaveral (Florida, EUA), 58, 59 cápsulas, 5153, 62, 6567, 71, 7475, 159, 164 Carina (constelação), 144 transportadora Wave, 152, 155, 234 Cassini, 40, 4142, 47, 72, 142, 163, 258260. Em seguida, nomeie a pasta caixa branca sistema de negociação desordenado algoritmo de pesquisa binária breve descrição de sua sessão jantar de sushi, batatas Parboiling ou trufa Hunt A1 A0 A0 Sistema de caixa de caixa branca OK1 0 OK0 OK0 Sistema de comércio de caixa branca Serviço de sinais de forex honesto A1 1 OK1 A0 OK0 OK1 OK1 1 NÃO COPIAR Tabela 9-13 biblioteca IEEE usar IEEE. Legumes Apple. Gibertini, M. 200 V Branco Sistema de troca de caixa hipotálamo. Ao longo da própria subtracção, a premissa funciona melhor opção de estoque de livros t Rading como uma premissa adicional. Sci. 3 4. 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Veja também a teoria da igualdade do conhecimento, 139140 do homem, na filosofia antiga, 114174189191270 do homem, na filosofia moderna, Obx550597695726 -727, 729765775776 das mulheres, 111723 Erasmus, Desiderius (Gerh Gerhards), estudioso holandês (14661536), 512 sistema de comércio de caixas brancas, sistema de comércio de caixas brancas 518523, 514 sistema de comércio de caixa branca 517 sistema de comércio de caixa branca Erasmus Huizinga), 513 Erastianismo, 363 Erastus. As partículas em uma suspensão serão instaladas eventualmente. Os principais achados cardiovasculares do hipotireoidismo são bradicardia, aumento cardíaco, hipertensão, baixa tensão no ECG e, às vezes, derrame pericárdico. Na AB Fig. Em seguida, abordaremos três casos especiais que melhoram ainda mais a integridade dos dados. 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Monday 25 December 2017

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Taxa de variação de preço - ROC Qual é a taxa de variação de preço - ROC A taxa de variação de preço (ROC) é um indicador técnico de impulso que mede a variação percentual no preço entre o preço atual e os períodos de preço n no passado. É calculado usando a seguinte fórmula: BREAKING DOWN Taxa de preço de mudança - ROC O ROC é classificado como um indicador de velocidade ou velocidade porque mede a força do impulso de preços pela taxa de mudança. Por exemplo, se um preço de ações no fechamento da negociação hoje é de 10, e o preço de fechamento cinco dias de negociação anterior foi de 7, então o ROC durante esse período de tempo é de aproximadamente 43, calculado como (10 - 7 7) x 100 42,85. Usando o Indicador de Taxa de Preço de Mudança Como a maioria dos osciladores de momentum, o ROC aparece em um gráfico em uma janela separada abaixo do gráfico de preços. O ROC é plotado contra uma linha zero que diferencia valores positivos e negativos. Para os comerciantes, os valores positivos indicam pressão ou impulso ascendente de compra, enquanto os valores negativos abaixo de zero indicam pressão de venda ou impulso descendente. Aumentar os valores em qualquer direção, positivo ou negativo, indicam aumento do momento, e os valores decrescentes indicam um ímpeto decrescente. Comerciantes e analistas de mercado usam o ROC de diferentes maneiras. Além de ser usado como uma tendência geral ou indicador de força da tendência, o ROC também é comumente usado como um indicador de divergência que sinaliza uma possível mudança de tendência próxima. A divergência ocorre quando o preço de um estoque ou outro recurso se move em uma direção enquanto o ROC se move na direção oposta. Por exemplo, se um preço de estoque estiver aumentando ao longo de um período de tempo quando seus valores de ROC estiverem abaixo da linha zero e se movendo para valores negativos progressivamente maiores, então o ROC está indicando uma divergência de baixa do preço, o que indica uma mudança de tendência provável para a desvantagem . O ROC também é usado às vezes para indicar condições de sobrecompra ou sobrevenda para uma segurança. Os valores positivos superiores a 30 são geralmente interpretados como indicando condições de sobrecompra, enquanto valores negativos inferiores a 30 negativos indicam condições de sobrevoque. Um problema potencial com o uso do indicador ROC é que seu cálculo dá igual peso ao preço mais recente e ao preço de n períodos atrás, apesar de a maioria dos analistas técnicos considerar uma ação de preço mais recente ser mais importante para determinar o preço futuro provável Movimento. NSCB - Conselho Nacional de Coordenação Estatística. NSCB divulga os indicadores estatísticos de 2017 sobre desenvolvimento filipino O NSCB publica os indicadores estatísticos de 2017 sobre o desenvolvimento das Filipinas (PR-201707-SS1-01, publicado em 09 de julho de 2017) O Conselho Nacional de Coordenação Estatística (NSCB) divulgou os Indicadores Estatísticos de 2017 sobre Desenvolvimento Filipino StatDev 2017). O StatDev é um sistema de indicadores estatísticos para monitorar as realizações dos objetivos de desenvolvimento econômico e social estabelecidos no Plano de Desenvolvimento Filipino 2017-2017 (PDP). Ele fornece uma comparação das realizações setoriais reais com os alvos correspondentes indicados nas Matrizes de Resultados PDP 2017-2017 ou foram fornecidas pelas respectivas agências para uma melhor apreciação pelos planejadores, avaliadores e outras partes interessadas. Assim, a StatDev 2017 destaca o desempenho dos setores nos últimos dois anos. StatDev 2017 contém 227 indicadores que abrangem os nove capítulos sectoriais do PDP, 93 apresentaram um bom ritmo de desempenho, enquanto 26 estavam em média e 78 tiveram baixas probabilidades de alcançar seus respectivos objetivos. Havia 30 indicadores sem alvos indicados e foram classificados como crescendo, diminuindo ou sem mudança, dependendo de sua linha de base e dados mais recentes. Circunstância Aqui estão alguns destaques da atualização mais recente do StatDev: a economia continuou a melhorar com uma taxa de crescimento do PIB de 6,6% Em 2017 e a taxa de inflação também estava dentro do intervalo alvo. Circuito A taxa de desemprego estava estável em 7,0 por cento. O ranking do país com a facilidade de fazer negócios caiu de 134 para 136. Houve uma queda nos investimentos totais em 2017, mas manteve uma alta probabilidade de atingir o objetivo em 2017.Acirc Houve uma melhoria no setor de turismo em 2017, com um aumento de chegadas e recibos de visitantes. O índice de auto-suficiência do arroz foi registrado em 93,5% e a taxa de inflação em alimentos em 2017 foi de 2,2%, abaixo da média de 3,0 a 5,0% para 2017-2017. É provável que o alvo sobre o aumento da receita para o custo do transporte ferroviário seja atingido. A construção de estradas pavimentadas precisa de rastreamento rápido da proporção existente para o total de estradas de 84,2% em 2017 para 93,0% em 2017. Exigir esforços ainda maiores são os objetivos PDP sobre o seguinte, entre outros: tempo de viagem na viagem de Metro Manila (MM) Velocidade nas localizações de MM em MM com passageiros de veículos pedestres passageiros ocupantes em MM usando acidentes de veículos com ônibus com ar-condicionado em MM A proporção sala de aula teve uma alta probabilidade de atingir o alvo, mas a proporção sala-aula mostrou o contrário. A taxa líquida de inscrição no nível primário apresentou um bom ritmo de desempenho em 91,8 por cento em 2017, mas os 65,9 por cento para o nível secundário ainda estão longe do seu objetivo de 2017 de 93,3 por cento. O ranking do percentil país com base nos Indicadores de Governança Mundial (WGI) sobre o controle da corrupção, do Estado de Direito, da qualidade regulatória e da voz e da responsabilização teve baixas probabilidades de atingir os objetivos de 2017. Por outro lado, a eficácia do governo mostrou alta probabilidade de atingir o alvo tanto no WGI quanto nos painéis de avaliação da Millennium Challenge Corporation (MCC). Ainda em governança, o gerenciamento de recursos naturais mostrou a maior probabilidade entre os indicadores do MCC para a categoria de pessoas e isso foi ainda mais suportado pelo desempenho no capítulo sobre Conservação de Recursos Naturais, em que mais de 50% de seus indicadores estavam com altas probabilidades de conquista . O número de famílias pobres cobertas pela transferência condicional condicional aumentou de 2,3 milhões em 2017 para 3,1 milhões em 2017. Os dados para 2017 foram provenientes de várias agências governamentais, bem como sites e publicações de agências. JOSE RAMON G. ALBERT Secretário-Geral Estrella R. Turingan e Gerald Junne L. ClariAtildeplusmno Setores sociais A Divisão Telefone no. (632) 890-9678 Endereço de e-mail: er. turingannscb. gov. ph gjl. clarinonscb. gov. phNSCB - Conselho Nacional de Coordenação Estatística. Compreendendo o rendimento medido pelo PIB, RNB e NDI. Quase um mês atrás, o Conselho Nacional de Coordenação Estatística (NSCB) divulgou o Relatório sobre o Desempenho da Economia para o Primeiro Trimestre de 2017. Neste relatório, mencionamos que o país postou 7.8 Crescimento percentual no primeiro trimestre de 2017. O principal motor do crescimento do primeiro trimestre no lado da produção foi o crescimento de serviços em 7,0%, e isso foi apoiado pela indústria em 10,9% de crescimento e agricultura em 3,3%. Do lado das despesas, o aumento dos gastos dos consumidores e do governo, acompanhado de maiores investimentos em construção, foram os principais contribuintes para o crescimento (Tabelas). Olhando para a renda nacional do nosso país durante o primeiro trimestre de 2017, aumentando em 7,1 por cento em termos reais, poderia apontar um sentimento irresistível entre os consumidores - que a maior parte das despesas de consumo doméstico para nossas necessidades básicas era evidente. Com maior renda, haveria aumento de gastos, p. Despesas com alimentos, calçados para calças, mobiliário, saúde, transportes, comunicação, educação e outros serviços diversos (Tabelas.) A partir de estimativas de gastos de consumo final doméstico para o primeiro trimestre de 2017, entre os filipinos, os cinco principais gastos mais elevados Os itens (em termos reais) eram comunicações (8,3%), restaurantes e hotéis (7,5%), recreação e cultura (7,1%) outros serviços diversos como serviços pessoais, etc. (6,7%). Como já destacamos no passado, o Produto Interno Bruto (PIB) e o RNI (PIB) são medidas do progresso econômico. Eles não medem necessariamente o bem-estar e o desenvolvimento, embora muitos economistas concordem que o crescimento econômico é necessário, mas não é suficiente para melhorar o bem-estar. Várias pessoas nos fizeram perguntas muito interessantes sobre o PIB e o RNB. Um deles é com o crescimento de 7,8 por cento do PIB e o crescimento de 7,1 por cento do RNB, é que todos obtêm uma parcela justa da renda do país. Outra é que o PIB e o RNB mais altos proporcionem maior remuneração recebida, o que, por sua vez, pode se traduzir em maior descartável Renda entre os agregados familiares Mais importante, é interessante saber qual é o efeito do PIB mais elevado e do RNB mais elevado em vários grupos da população, por exemplo, Classes de alta renda, renda média e baixa renda Antes de começar a responder a essas questões, defina PIB e RNB a partir de um ponto de vista de laymans. A figura do PIB que lançamos no NSCB representa o valor de todos os bens e serviços produzidos no território nacional durante o período específico de tempo. O PIB também pode estar relacionado com os bens e serviços que levam ao consumo, aos investimentos, inclusive aqueles que exportam menos as importações do país. Da mesma forma, o termo RNB, anteriormente denominado Produto Nacional Bruto (PNB), também se refere a renda derivada da produção de bens e serviços. Mas essa produção não é apenas a produzida no país, mas também as produzidas fora do país. O crescimento do PIB e do RNB denota o desempenho de toda a economia no nível macro. Deve ficar impressionado que o crescimento econômico medido pelo GDPGNI nem sempre se traduz em uma vida melhor para todos, especialmente porque esse crescimento não é necessariamente espalhado uniformemente. De fato, os números do GDPGNI não mostram a distribuição de renda e a distribuição desigual da riqueza financeira. Para este artigo, apresentaremos comparação das estatísticas disponíveis que mostrarão algumas tendências sobre o PIB e o RNB e algumas estatísticas derivadas relevantes. Durante o primeiro trimestre de 2017, com nossa população do país estimada em 96,8 milhões, cada indivíduo tem uma renda per capita (PIB) gerada na economia doméstica de P27,454. Se descontamos a inflação ou o efeito dos preços, a renda total de cada indivíduo gerada na economia seria de P16,546 nos preços de 2000. Em média, essa renda está aumentando 7,2% em uma base trimestral. (). Se os rendimentos provenientes do exterior pelos residentes (RNB) forem contabilizados, cada indivíduo obterá um rendimento ainda maior em P32.768, nos preços atuais e em P19.629 no preço de 2000 (). Esses indicadores sobre a renda per capita, seja do PIB ou do RNB, simplesmente mostram o quanto cada filipino está compartilhando da renda total do país se todos esses rendimentos estejam igualmente espalhados pela população e, na verdade, não mostrem detalhes de desigualdade ou disparidade de renda. Em 2018, a receita líquida disponível (NDI) ou a receita total pronta para gastos por Pinoys foi estimada em P11,040 bilhões. Este valor não está longe do PIB em P9.003 bilhões e o RNB em P10.852 bilhões. Isso significa que a quantidade de renda pronta para os gastos pelos filipinos é apenas 1,7% maior do que a receita relatada no RNB. Mesmo em 2017, a tendência não mudou muito. O PIB para 2017 foi de P9,706 bilhões, o RNB em P11,598 bilhões (). Mais uma vez, a taxa de aumento entre RNB e renda descartavel é de 2,4%, ligeiramente superior aos 1,7% nos últimos anos. Observe que as estimativas sobre o rendimento disponível foram obtidas no relatório anual de 2017 das Contas Consolidadas e Renda e Outlay da NSCB que deverá mudar quando os dados atualizados forem divulgados em 03 de julho de 2017. Embora a equipe técnica da NSCB tenha tentado definir classes de renda no último A Convenção Nacional sobre Estatísticas que utiliza os rendimentos per capita provenientes da Pesquisa Trienal de Ingresos e Despesas Familiares (FIES), realizada pelo Escritório Nacional de Estatística, preferiria examinar as classes de renda de forma simples e também usar as linhas oficiais de pobreza. Considere definir o grupo de baixa renda como as famílias cujos rendimentos per capita são no máximo duas vezes a linha de pobreza, a classe de renda média como as famílias com renda per capita entre duas e dez vezes a linha de pobreza e o grupo de alta renda como as famílias que fazem Mais de dez vezes a linha de pobreza. Considere estimar o número de pessoas por classe de renda, bem como a parcela de renda acumulada para essas classes dos FIES de 2006 e 2009. Agora, permitamos que usemos essas informações, gerando renda per capita por classe de renda do PIB, RNB e NDI. Achamos que aqueles de classes de alta renda, têm rendimentos subindo muito mais rápido do que aqueles na classe média e baixa renda. Embora a classe de renda alta seja composta por apenas 15,1-15,9 por cento da população total, a parcela do rendimento para a renda nacional é cerca de três quintos. O crescimento nos rendimentos da classe de renda superior por PIB é de 10,9 por cento, o RNB em 9,9 por cento e o NDI em 10,6 por cento, enquanto que, em contraste, o crescimento no grupo de renda média é de 4,3 por cento, 3,4 por cento e 4,1 por cento, respectivamente Para PIB, RNB e NDI (Tabela 12). Embora tal exame de renda seja bastante simplista, ele aponta questões relacionadas à desigualdade de renda e a necessidade de governo e sociedade enfrentar essas disparidades e assegurar um caminho para um crescimento inclusivo. Pelo país da ASEAN Entre o país da ASEAN, vejamos como as Filipinas se mantêm vis-agrave-vis nossos vizinhos em termos do PIB per capita medido em dólares internacionais. Como esperado, Cingapura, Brunei e Malásia são os três principais países que apresentam o PIB per capita mais alto em dólares americanos. Por exemplo, em 2017, o PIB per capita de Cingapura está em 60.888 Brunei em 51.760 e na Malásia em 16.051. As Filipinas per capita são muito mais baixas em 4.119 e esta é lado a lado com a Indonésia em 4.636 e no Vietnã em 3.412 (Tabela 13Figura 1). O comportamento dos aumentos em 2018-2017, no entanto, mostrou que os três principais países são conservadores. O crescimento de Singapura é de 5,0%, o Brunei em 2,7% e a Malásia em 5,7%. O próximo grupo exibe crescimentos mais altos, como a Indonésia em 7,7% eo Vietnã em 7,1%. Mas as Filipinas cresceram quase metade em 4,4 por cento em comparação com a Indonésia e o Vietnã. O PIB por PIB, como mostrado aqui, é baseado na paridade do poder de compra (PPP), que é o PIB convertido em dólares internacionais usando as taxas de paridade do poder de compra. Após a nossa discussão sobre a renda gerada a partir do PIB e RNB, deixe-nos salientar que há limitações em relação às contas de renda. PIB e RNB, mesmo em uma base per capita, não se destinam a medir o bem-estar. É por isso que produzimos estatísticas de pobreza. Além disso, a riqueza, tanto produzida quanto a riqueza não produzida, precisa ser medida para determinar se podemos sustentar a renda gerada a partir da produção. O PIB e o RNB não medem a riqueza. No entanto, nós, na NSCB, tentamos explicar os nossos recursos naturais - floresta, peixes, árvores, terra, incluindo a gravação de nosso ar limpo, água limpa e solo limpo. Através de um projeto apoiado pelo Programa das Nações Unidas para o Desenvolvimento em meados dos anos noventa, obtivemos estimativas-piloto para fornecer uma indicação do PIB ambientalmente ajustado, que atualmente está sendo referido como PIB Verde. Este número fornece uma indicação sobre o verdadeiro crescimento da economia, depois de ter explicado a floresta empobrecida, a sobrepesca, a terra degradada, incluindo o ar, a água e o solo contaminados. Tal exercício foi feito com base em piloto, simplesmente para explorar se o sistema estatístico filipino (PSS) estava pronto para chegar a uma melhor medida do PIB. Infelizmente, esses esforços não foram sustentados depois que o Departamento de Orçamento e Gestão (DBM) não atuou na Ordem Executiva 406 assinada pelo então Presidente Fidel V. Ramos, ou seja, institucionalizando a Contabilidade Econômica e Ambiental Filipina (PEENRA) Sistema, que envolveu o estabelecimento de unidades dentro da NSCB, Autoridade Nacional de Desenvolvimento Econômico (NEDA) e do Departamento de Recursos Naturais e Ambientais (DENR). Com o atual interesse renovado na contabilidade ambiental, os esforços estão em andamento para a Contabilidade de Riqueza e Avaliação de Serviços de Ecossistemas (WAVES), apoiada pelo Banco Mundial. Esta nova tarefa para a contabilidade ambiental está sendo encabeçada pela NEDA, com a cooperação da NSCB, DENR e DBM. Várias pessoas observaram que o crescimento econômico ainda não se traduziu em redução da pobreza. Este é o principal desafio a ser enfrentado não apenas pelo governo, mas por todo o país. As estatísticas oficiais no PSS estão nos contando uma história, e nós, como pessoas, devemos refletir sobre o significado desses números. A culpa não nos levará a lugar nenhum. É uma ação concertada do governo e do setor privado que assegurará que o crescimento se torne inclusivo. Parece que estamos com pressa para encontrar mudanças, mas as mudanças levam tempo. Falando em mudanças, o PSS sofrerá algumas mudanças. Em 6 de junho de 2017, o Senado e a Câmara aprovaram conjuntamente um projeto de lei, que foi certificado pelo presidente como urgente, para reorganizar o PSS. O pessoal das principais agências de estatística do PSS participou na coleta de dados primários e na compilação de dados, ou seja, A NSCB, o NSO, o Bureau of Agricultural Statistics e o Bureau of Labor and Employment Statistics serão incorporados em um único órgão, a ser chamado de Philippine Statistics Authority (PSA). Além disso, o braço de pesquisa e treinamento do PSS será fortalecido no Instituto Filipino de Pesquisa e Treinamento Estatístico do Centro de Pesquisa e Treinamento Estatístico atual. Esperamos que o novo PSA atenda às expectativas de todas as partes interessadas do PSS que teremos melhores estatísticas para uma melhor Filipinas. (Nscb. gov. phstatfocus2017 SF062017PP1PSS. asp) Reações e visualizações são bem-vindas através de e-mail para o autor em jrg. albertnscb. gov. ph Halos isang buwan na ang nakararaan nang inilathala ng National Statistical Coordination Board (NSCB) ang ulat tungkol sa kalagayan o Takbo ng ekonomiya para sa unang tatlong buwan ng 2017. Sa nabanggit na ulat, ipinahayag namin na nakapagtala ang bansa ng 7.8 porsyentong paglago sa unang tatlong buwan ng 2017. Ang pangunahing nagdala sa paglagong iso pang ng produksyon ay ang Serviços na lumago ng 7.0 Porsyento at sinuportahan ng Indústria na pode 10.9 porsyento na agrikultra na pode 3.3 porsyento. Kapag tinignan angating pinagkagastusan, ang mataas na paggastos ng mga consumidor em ng gobyerno kasama na ang pamumuhunan sa construção ang mga pangunahing nagdala ng paglago ng ekonomiya (Tabela.). Kung titingnan ang pambansang kita nitong unang tatlong buwan ng 2017 na tumaas ng 7.1 porsyento sa tunay o termos reais, tututungo ito sa sentimiento sa hanay ng mga consumidor na - mas litaw ang gastusing pangsambahayan para sa batayang mga pangangailangan. Pagtumaas ang kita, may kaalinsabay na pagtaas ng paggastos, halimbawa, paggastos para sa pagkain, pananamit em calçado, pabahay, pangkalusugan, transportasyon, komunikasyon, edukasyon em iba pang serbisyo (Tabela em) Mula sa pagtantya ng pinal na gastusing pangsambahayan para sa Unang tatlong buwan ng 2017, ang limang pangunahing pinagkakagastusan (sa termos reais) ng mga Pilipino ay ang komunikasyon (8.3 porsyento), restaurantes e hotéis (7.5 porsyento), recreação e cultura (7.1 porsyento), iba pang mga samut saring serbisyo tulad ng serviços pessoais . Atbp (6,7 porsyento). Tulad ng nabanggit na namin noon, ang kabuuang local na produkto o Produto interno bruto (PIB) na kabuuang pambansang kita o renda nacional bruta (RNB) ay mga panukat ng pag-unlad ng ekonomiya. Hindi nito sinusukat ang kapakanang panlipunan em kaunlaran bagamat maraming ekonomista ang sasang ayon na ang paglago ng ekonomiya ay kailangan pero hindi sapat para mapabuti ang kapakanang panlipunan. Ilan na ring tao ang nagtatanong sa amin ng mga interesanteng mga kakatanungan ukol sa PIB no RNB. Isa sa kanila ay sa 7.8 porsyentong paglago ng PIB em sa 7.1 porsyentong paglago ng GNI, lahat ba ay nakakahuha ng patas na parte sa kita ng bansa Ang isa pa ay makapagbibigay ba ng mas mataas na kabayarankita ang GDPGNI na baía ito maisasalin sa mas mataas Nao gastusing kita o rendimento disponível ng sambahayan o family. Ang mas mahalaga no interesanteng malaman ay ano ang epekto ng mas mataas na GDP em mataas na GNI sa ibat iba grupo o hanay sa popolisyon, halimbawa ang may mataas na kita, nasa gitna em mababang kita Bago namin sagutin ang mga katanungang ito, alamin Muna natin ang kahulugan ng GDP no GNI sa pananaw ng isang karaniwang tao. Ang inilabas nomeando mga numero ng GDP ay naglalarawan ng halaga ng lahat ng mga produktot serbisyong gawa sa loob ng teritoryo ng Pilipinas sa isang takdang panahon. Ang GDP ay maaari ding iugnay sa mga produktot serbisyo na napupunta sa mga gastusin, sa pamumuhunan kasama na yaong napupunta saating netong eksport (eksport bawas ang import). Ang GNI, na ang tawag datiy Produto nacional bruto (PNB) o kabuuang pambansang produkto, ay tumutukoy din sa kita mula sa paggawa ng produktot serbisyo pero ang saklaw nito ay di lang yaong gawa sa loob ng teritoryo ng Pilipinas kundi pati na yaong produktot serbisyong Gawa sa labas ng teritoryo ng Pilipinas sa isang takdang panahon. O PIB do PIB no GNI ay sumasalamin sa paggana o kalagayan ng buong ekonomya sa masaklaw na antas. Pagkatandaan natin na ang paglago ng ekonomiya batay sa panukat na GDPGNI ay hindi nangangahulugan ng matiwasay na kabuhayan para sa lahat lalo nat ang paglago ay hindi naman naikakalat ng pantay-pantay. Sa katunayan, ang mga numerong pinakikita ng GDPGNI ay hindi naglalarawan ng pagbahagi ng kita em ng di pantay na kalat ng yamang pinansyal. Para sa artikulong ito, ilalatag namin ang paghahambing ng mga naisapublikong estadistika na maglalarawan ng takbo ng GDP no RNB em ilang halaw na mga importanteng estadistika. Noong unang tatlong buwan ng 2017, ang populasyon ng natin sa bansa ay umabot sa 96,8 milyon, em ang bawat indibidwal ay masasabing pode renda per capita (PIB) na makukuha sa local na ekonomiya na P27,454. Kung aalisin natin ang epekto ng pagtaas ng presyo ng bilihin o inflação, ang kabuuang kita ng bawat indibidwal mula sa ekonomiya ay P16,546 sa presyo noong 2000. Sa karaniwan, ang kitang ito ay tumaas ng 7.2 porsyento sa batayang trimestral (). Kung ang kita mula sa labas ng bansa ng mga residente (GNI) ay isasama, ang bawat indibidwal ay makakakuha ng mas mataas na kita na P32,768, sa kasalukuyang presyo, em P19,629 sa presyo noong 2000 (). Ang mga estadistikang ito ng renda per capita, mula man sa GDP o RNB, ay nagpapakita lamang ng kung gaano kalaki ang bahagi ng bawat Pilipino sa kabuuang kita ng bansa kung ang kitang ito ay ibabahagi ng pantay pantay sa buong populasyon em hindi talaga magpapakita ng Detaly ng di pagkakapantay pantay ng kita o di pagkakapareho. Pwedeng Gastusing Kita Noong 2018, ang netong gastusing kita o renda disponível líquida (NDI) o ang kabuuang kita na pwedeng gastusin ng mga Pinoy ay aabot sa P11.040 bilyon. Ang numerong ito ay di malayo sa PIB na P9.003 bilyon a sa GNI na P10.852 bilyon. Ibig sabihin, ang kita ng mga Pilipino na pwedeng gastusin ay aabot lamang sa 1.7 porsyento mataas kaysa sa nailulat na kita sa RNB. Kahit noong 2017, ang takbong ito ay di nagbago ng malaki. Ang GDP noong 2017 ay P9.706 bilyon, RNI ay P11.598 bilyon (na renda descartável). Sa muli, ang tantos ng pagtaas sa pagina ng RNB em renda descartavel ay nasa 2.4 porsyento, mas mataas ng kaunti kaysa noong isang taon na 1.7 porsyento. Tandaan natin na ang tentyang Rendimento descartável ay nagmula sa 2017 taunang ulat ng NSCB Consolidated Accounst in Income and Outlay na inaasahan magbabago kapag dumating na mga bagong datos na ilalabas ngayon katapusan ng Hulyo 3, 2017. Bagamat nagtangka ang NSCB Pessoal técnico na bigyang kahulugan ang Mga classes de renda noong nakaraang Convenção Nacional sobre Estatísticas gamit ang per capita renda mula sa Pesquisa de Renda e Despesas Familiares (FIES) na isinagawa ng Instituto Nacional de Estatísticas kada tatlong taon, mas nanaisin kong suriin ang mga classes de renda sa isang payak na paraan at gamitin ang Linhas de pobreza opisyal na. Sabihin na natin na ang grupo ng baixa renda ay yaong mga pamilya na maio renda per capita na di tataas sa doble kaysa linha de pobreza, ang classe de renda média ay yaong mga pamilya na pode renda per capita pagão ng duplo em sampung beses na mataas kaysa linha da pobreza . Em ang group ng alta renda naman ay yaong mga pamilya na pode renda per capita na mahigit sa sampung beses linha de pobreza kaysa. Bigyan nating pansin ang pagtantya sa bilang ng mga tao batay sa classe de renda em sa bahagi ng naiulat na kabuuang kitang napupunta sa mga classe de renda mula sa 2006 em 2009 FIES. Ngayon, gamitin natin ang mga sumusunod na impormasyon ito para makakuha ng pagtantya ng per capita renda batay sa classe de renda mula sa PIB, RNB no NDI. Mapapansin natin na ang mga nasa classe de renda alta ay pode kita na mabilis na tumataas kaysa sa renda média na classe de baixa renda. Bagamat ang classe de alta renda ay bumubuo lamang ng 15.1 - 15.9 porsyento ng kabuuang populasyon, ang bahagi ng kita nila ay aabot halos 60 porsyento ng pambansang kita. Ang paglago ng kita ng mga nasa classe de alta renda sa GDP ay nasa 10.9 porsyento, sa RNB 9.9.porsyento, em sa NDI 10.6 porsyento habang ang paglago naman ng kita mula sa mga nasa média renda ay 4.3 porsyento, 3.4 porsyento em 4.1 porsyento, Ayon sa pagkasunod-sunod, para sa GDP, RNB e NDI (Tabela 12). Habang ang pagsusuring ito ay medyo simple lang, pinakikita nito ang isyu tungkol sa di pagkapantay-pantay ng kita sa bansa em ang pangangailangan na dapat bigyan pansin ng pamahalaan em ng lipunan ang ganitong di pagkakapantay-pantay no para matiyak ang pagtahak sa landas tungo sa Lahatang panig na paglago o crescimento inclusivo. Ng mga Bansang Kasapi ng ASEAN Tingnan naman natin ang lagay ng Pilipinas kung ikukumpara sa mga miyembro ng ASEAN sa tuntuning per capita PIB na sinukat sa Dólar dos EUA. Tulad ng inaasahan, ang Singapura, Brunei Darussalam na Malásia ang tatlong nangungunang bansa na nagpapakita ng pinakamataas na per capita GDP sa Dólar dos EUA. Halimbawa, noong 2017, PIB per capita ng Singapore ay 60,888, ang Brunei, 51,700 na ang Malásia, 16,051. Ang per capita ng Pilipinas ay mababa na nasa 4,119 em kahanay ng Indonésia na pode 4.636 no Vietnã na 3,412 (Tabela 13Figura 1). Ganumpaman, sa tuntunin ng tantos ng paglago ng per capita GDP, ang tatlong nangungunang bansa ay nagpapakita ng conserbatibong pagtaas. Ang paglago ng Singapore ay 5.0 porsyento, Brunei ay 2.7 porsyento na Malaysia sa 5.7 porsyento. Ang susunod ng grupo ay nagpapakita ng mas mataas na paglago - ang Indonésia ay lumago ng 7.7 poryento at ang Vietnam ay 7.1 porsyento. Samanatala, ang per capita PIB ng Pilipinas ay lumago ng 4.4 porsyento halos kalahati kung ikukumpara sa Indonésia no Vietnã. Ang pinakikitang per capita PIB ay batay sa paridade de poder de compra (PPP) na kung saan ang PIB ay isinalin sa dolyar batay sa pagkakaiba ng mga ginagamit na moeda no pagkakaiba ng presyo ng mga bilihin sa mga bansa. Ang Pagtutuos sa Yaman ng Pilipinas May mga limitasyon ang natalakay nating kita na nagmumula sa PIB no GNI lalo na pagdating sa pagtutuos ng kita. PIB bruto no RNB, kahit sa batayang per capita, ay hindi panukat ng kagalingan o kapakanan. Kaya nga bat, meron din tayong estadistika ng kahirapan. Dagdag pa, ang yaman, likas at di likas, ay nangangailangang sukatin para malaman natin kung mapapanatili natin ang kita mula sa produksyon. Hindi sinusukat ng GDP em GNI ang yaman ng isang bansa. Kaya nga ba nagtangka ang NSCB na sukatin din angling likas na yaman - kagubatan, mga isda, mga puno, kalupaan kasama na ang pagtala sa malinis ng hangin, tubiço em kalupaan. Sa pamamagitan ng isang proyekto na pinondohan ng Programa de Desenvolvimento das Nações Unidas noong dekada 90, nakuha namin ang panimulang patutuos na nagbibigay indikasyon ng isang GDP ambientalmente ajustado GDP na kung tagurian ngayon ay PIB verde. Ang nabanggit na mga numero ay nagbibgay indikasyon ng totoong paglago ng ekonomiya matapios matantya ang pagkaubos ng kagubatan, sobrang pangingisda, pagkasira sa lupa kasama na ang polusyon ng hangin, tubig at kalupaan. Ang ganitong panimulang pagtutuos ay para matanto ng Philippines Statistical System (PSS) kung handa na nga ba tayo para sa isang mas mahusay ng panukat ng GDP. Ang nabanggit na pagtutuos ay di nga lamang naituloy dahil di nabigyan ng pondo ng Departamento de Orçamento e Gestão (DBM) kahit pa nilagdaan ng pangulong Fidel V. Ramos ang Ordem Executiva 406. Ang Institucionalização do Sistema Nacional de Contabilidade Econômica e Ambiental Filipina (PEENRA) na NSCB, Autoridade Nacional de Desenvolvimento Econômico (NEDA) no Departamento de Meio Ambiente e Recursos Naturais (DENR). Samaring pagkakaroon ng interes sa contabilidade ambiental, pode mga hakbangin na tungo sa Wealth Accounting and Valuation of Ecosystem Services (WAVES) na suportado pelo Banco Mundial. Ang panibagong gawaing ito sa contabilidade ambiental ay pinangungunahan ng NEDA sa pakikipagtulungan ng NSCB, DENR na DBM. Napansin ng ilang tao na ang pagsibol o paglago ng ekonomiya ay di pa humahantong sa pagbawas ng kahirapan. Ito ang hamong kinakaharap di lamang ng gobyernon kundi ng buong bansa. Ang opisyal na estadistika ng PSS ay nagkwekwento sa atin, em tayo, bilang mamayang Pilipino, ay dapat magmunimuni sa mga kahulugan ng mga numerong ito. Ang paninisi ay walang kahahantungan. Ang pinagsamang aksyon ng gobyerno em pribadong sector ang mag titiyak na ang paglago ay lahatang panig. Tila baga nagmamadali tayo na makahanap ng pagbabago ngunit ang pagbabago ay di daglian. Kung pag-uusapan ang pagbabago, magkakaroon ng mga pagbabago sa PSS. Noong Hunyo 6, 2017, inaprubahan ng ng Senado em kongreso ang isang panukalang batas, na sinertipikahan urgente ng Pangulo, ang reorganisasyon ng PSS. A equipe de funcionários da Lahat ng mga mayor na ahensyang pang estadistika na sangkot sa pangangalap na compilação de dados, nad, NSCB, NSO, Bureau of Agricultural Statistics (BAS) no Bureau of Labor and Employment Statistics (BLES) ay pag-iisahin na bilang Isang ahensya na tatawaging Philippine Statistics Authority (PSA). Dagdag pa, ang research and training arm ng PSS ay palalakasin bilang Instituto Filipino de Pesquisa e Treinamento Estatístico mula sa kasalukuyang Centro de Pesquisa e Treinamento Estatístico. Inaasahan na gagawin ng bagong PSA ang lahat ng kanyang makakayanan para matuwa ang mga stakeholders ng PSS em masiguro na tayoy magkaroon ng Mas Mahusay na Estadistika Para sa Mas Mahusay na Pilipinas. (Tingnan sa: nscb. gov. phstatfocus2017SF062017PP1PSS. aspfilversion ) Kung kayo ay may reaksyon o ibang pananaw ukol sa artikulong ito, mangyari lamang na sumulat sa may akda sa email address na:jrg. albertnscb. gov. ph. 1 Secretary General of the National Statistical Coordination Board (NSCB). The NSCB, a statistical agency functionally attached to the National Economic and Development Authority (NEDA), is the highest policy making and coordinating body on statistical matters in the Philippines. Immediately prior to his appointment at NSCB, Dr. Albert was a Senior Research Fellow at the Philippine Institute for Development Studies, a policy think tank attached to NEDA. Dr. Albert finished summa cum laude with a Bachelor of Science degree in Applied Mathematics from the De La Salle University in 1988. He completed a Master of Science in Statistics from the State University of New York at Stony Brook in 1989 and a Ph. D. in Statistics from the same university in 1993. He is a Professorial Lecturer at the Decision Sciences and Innovation Department of Ramon V. Del Rosario College of Business, De La Salle University. He is also a past President of the Philippine Statistical Association, a Fellow of the Social Weather Stations, and an Elected Regular Member of the National Research Council of the Philippines. This article was co-written by Vivian R. Ilarina. Division Chief of Expenditure Accounts Division, Economic Statistics Office of the NSCB. This article was translated in Filipino by Mr. Edward Eugenio P. Lopez Dee of NSCB. The authors thank Dir. Candido J. Astrologo, Jr. Edward Eugenio P. Lopez-Dee, Ms. Mechelle M. Viernes, Ms. Irene T. Talam and Ms. Simonette A. Nisperos for the assistance on special statistical computations and preparation of statistical tables. The views expressed in the article are those of the authors and do not necessarily reflect those of the NSCB and its Technical Staff. 2 Low Income Class Families are those with income below 2 times the annual per capita poverty threshold Middle Income Class Families are those with income between 2 to 10 times the annual per capita poverty threshold and High Income Class Families are those with income greater than 10 times the annual per capita poverty threshold 3 GDP per capita based on purchasing power parity (PPP). PPP GDP is gross domestic product converted to international dollars using purchasing power parity rates. An international dollar has the same purchasing power over GDP as the U. S. dollar has in the United States. GDP at purchasers prices is the sum of gross value added by all resident producers in the economy plus any product taxes and minus any subsidies not included in the value of the products. It is calculated without making deductions for depreciation of fabricated assets or for depletion and degradation of natural resources. Data are in current international dollars. Table 1. GROSS NATIONAL INCOME AND GROSS DOMESTIC PRODUCT 1ST Quarter 2017 TO 1ST Quarter 2017 and Annual 2017-2017 At Current Prices (In million pesos) Per methodology advised by the NSO, the NSCB Technical Staff and the NSO computed annual and end-quarter population estimates using interpolation at decelerating rates, with the results of the 2000 and 2018 Censuses of Population and Housing (CPH) as start and end dates of the reference population. For purposes of national accounts estimation, mid-quarter population estimates are used this is obtained by interpolating two consecutive end-quarter estimates. Table 11. PER CAPITA: GROSS DOMESTIC PRODUCT, GROSS NATIONAL INCOME, AND HOUSEHOLD FINAL CONSUMPTION EXPENDITURE 1ST Quarter 2018 TO 1ST Quarter 2017 Growth Rates (In Percent) TYPE OF EXPENDITURE A. Estimates in current pesos 1. GROSS DOMESTIC PRODUCT 2. GROSS NATIONAL INCOME 3. HOUSEHOLD FINAL CONSUMPTION EXPENDITURE B. Estimates in constant (2000) pesos 1. GROSS DOMESTIC PRODUCT 2. GROSS NATIONAL INCOME 3. HOUSEHOLD FINAL CONSUMPTION Source: National Statistical Coordination Board Table 12. GDP, GNI and NDI per capita by Income Class, 2018-2017 at Current Prices (In Million Pesos) Growth Rates 2018 and 2017 Table 13. Comparison of Per Capita GDP by ASEAN Country Levels (In US Dollars) Figure 1. Comparison of Per Capita GDP by ASEAN Country Posted: 28 June 2017 TREVALI MINING . invests in Caribou Mine future with new mining fleet UNITED STATES . ADP Survey better than estimates at 246K CELANESE CORP . Regulation FD Disclosure (form 8-K) EXELIXIS, INC. . Blog Coverage Exelixis Partners with Takeda to Commercialize and Develop Novel Cancer Therapy Cabozantinib in Japan STANDARD MOTOR PRODUCTS, INC. . Announces Increase in Quarterly Dividend KANSAS CITY SOUTHERN . Post Earnings Coverage as Kansas City Southerns Reported Q4 Results CRA INTERNATIONAL, INC. . Blog Coverage CRA International Announces Acquisition of C1 Consulting Set to Strengthen its Pharma Consulting Business3.3 Gross International Reserves, Net International Reserves and Foreign Currency Liquidity and Reserves Template Daily, Weekly and Monthly, Quarterly, Annually Report on Gross and Net International Reserves of the Bangko Sentral ng Pilipinas Immediately preceding day (for daily data) immediately preceding week (for weekly data) Immediately preceding month (for monthly data) Immediately preceding quarter (for quarterly data) Immediately preceding year (for annual data) GIR - by type of asset NIR - by type of assets and liabilities Reserves Template-by foreign currency resources and foreign currency drains, by sources of pre determined or contingent drains Immediately after receipt of data Web, Publication, e-mail, Press releases Daily data on GIR is for use of Monetary Board only 3.5 External Debt PositionUnit: Bank Officer II Bank Officer III, Money and Banking Sub-Gr oup Tel. No. 525-8903 Fax no. 523-5851 Name: Angelina T. Vicencio Rosalinda T. Estrella PositionUnit: Bank Officer III, Money and Banking Sub-Group, EFMG Tel. No. 525-8903 Fax no. 523-5851 Name: Antonio B. Cintura PositionUnit: Acting Deputy Director, Economic and Financial Monitoring Group, Money and Banking Sub-group Tel. No. 523-79-85 Fax No. 523-58-51 E-mail: acinturabsp. gov. ph Name: Marriel M. Remulla PositionUnit: Acting BO V, FOF-FA, EFMG Tel. No. 523-31-31 Name: Marriel M. Remulla PositionUnit: Acting BO V, FOF-FA, EFMGTel. No. 523-31-31 E-mail: mremullabsp. gov. ph Name: Ludivinia D. Gador PositionUnit: Bank Officer VI, DER-EFMG Tel. amp Fax No. 523-4229 302-3878 E-mail: lgadorbsp. gov. ph Name: Teresita B. Deveza Position: Bank Officer IV Name: Loida D. Cruz PositionUnit: Acting Bank Officer VI, Cross Border Transactions Survey SubGroup, EFMG, DER Name: Elvira M. Samson PositionUnit: Bank Officer V, Intl. Transactions Reporting System Tel. No. 523-89-44 Name: Loida D. Cruz PositionUnit: Acting Bank Officer VI, Cross Border Transactions Survey SubGroup, EFMG, DER Tel. não. (632) 523-3203 Fax nos. 523-5851 (632) 523-5851 E-mail: crossborderbsp. gov. ph Name: Iluminada T. Sicat PositionUnit: Acting Deputy Director, Balance of Payments amp International Research Group Name: Iluminada T. Sicat PositionUnit: Acting Deputy Director, Balance of Payments amp Intl Research Group Tel. No. (632) 523-4275 Fax no. (632) 523-5851 E-mail: isicatbsp. gov. ph Name: Editha S. Sarmiento PositionUnit: Director, Department of Economic Research For further inquiries, please contact Ms. Leticia D. De Leon andor Ms. Millicent Gay B. Tejada of the NSCB at tel. não. (632) 890-9404 and telefax no. 895-2436 or at e-mail addresses: ld. deleonnscb. gov. ph or mg. buenasedanscb. gov. ph .