Probability Range Bands

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  • Indikatoren
  • Florian Nuebling
    Florian Nuebling
    Indikatoren, die auf statistischen Methoden, Wahrscheinlichkeiten und Volatilität basieren. Da der Kurs einem Random Walk folgt, basieren die benutzen Konzepte auf „log returns“ zur Normalisierung. „log returns“ kehren immer wieder zum Mittelwert zurück und können in erster Näherung als
  • Version: 1.0
  • Aktivierungen: 5

Der Indikator „Probability Range Bands“ zeigt eine Vorhersage, um wieviel sich ein Kurs bzgl. seines bisherigen Wertes bewegen wird. Die Bänder grenzen einen Bereich mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit ein, dass die aktuelle Kerze nicht über/unter dem bestimmten Preislevel schließt.

 

Dieser Indikator basiert auf statistischen Methoden, Wahrscheinlichkeiten und Volatilität. Der Anlagenkurs wird als log-normal-verteilt angenommen. Deshalb werden zur Berechnung der Bereichsbänder die „log returns“ vom Kurs benutzt, die als normal verteilt angenommen werden. Anders als bei den Indikatoren der traditionellen technischen Analyse, wo mit Unterstützung und Widerstand, oder Dreiecken gearbeitet wird, die keine statistische Signifikanz haben, werden hier Preislevels bereitgestellt, die eine Wahrscheinlichkeit angebenden, dass dieses Level nicht über/unter schritten wird.

 

Eingabeparameter:

Sample Size: (Standard 30 Kerzen), bestimmt die Anzahl der zurückliegenden Kerzen, um die Verteilungsfunktion der aktuellen Kerze, basierend auf den „log returns“ zu berechnen.

1st/2nd/3rd Multiplier: Multiplikator der Standardabweichungen um die Bereiche abzugrenzen (Standard: 1.00, 2.00, 3.00). Ist ein Float Wert, könnte also auch mit „1.96“ genau den Wahrscheinlichkeitsbereich von 95.0% anzeigen.
à “1st SD multipl.” == 1.00, heißt die Linie “1st band” begrenzt den Bereich der 1. Standardabweichung (untere und obere Grenze)

 

Anwendungsfall:

Standardmäßig werden die Bereiche für 1., 2. und 3. Standardabweichung angezeigt. D.h. die Wahrscheinlichkeit, dass die aktuelle Kerze innerhalb der beiden Begrenzungen von 1. StdAbw. „upper“ und „lower“ schließt, liegt bei 68.3%. Dementsprechend für die Begrenzung der 2. Stdabw. (upper/lower) liegt die Wahrscheinlichkeit bei 95.4%, dass die Kerze innerhalb dieser beiden Linien schließt. Und 99.7%, dass die Kerze innerhalb der beiden äußeren Linien (3. Stdabw) schließt. Das bedeutet im Umkehrschluss, es gibt nur eine Wahrscheinlichkeit von 0.3%, dass die Kerze außerhalb dieser Linien schließt. Wenn sich der aktuelle Kerzenkurs also gerade außerhalb des 3. Bereiches finden, kann das ein guter Einstieg sein.

 

Zusammenfassung (mit Standard Eingabeparameter 1.00/2.00/3.00):

• Wahrscheinlichkeit von 68.3%, dass die aktuelle Kerze innerhalb des 1. Stdabw.-Bereich schließt

• Wahrscheinlichkeit von 95.4%, dass die aktuelle Kerze innerhalb des 2. Stdabw.-Bereich schließt

• Wahrscheinlichkeit von 99.7%, dass die aktuelle Kerze innerhalb des 3. Stdabw.-Bereich schließt

 

 

Hinweis: Der Indikatoren dient lediglich der statistischen Analyse und der Veranschaulichung von Wahrscheinlichkeiten und stellt keine Anlageberatung dar.



Bewertungen 1
Leone Soares
23
Leone Soares 2026.04.11 15:34 

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Drift
Florian Nuebling
Dieser Oszillator beschreibt die Drift eines Vermögenswerts, als Teil der geometrischen Brownschen Bewegung (GBM). Als Datenbasis werden die mean reverting log returns des Assetpreises herangezogen. Er gibt das Perzentil der Driftrichtung an. Ein Wert von 0,05 bedeutet beispielsweise eine Drift von 5 %, bezogen auf den gewählten Stichprobenumfang. Ist der Wert positiv, wird ein Drift zu höheren Vermögenswerten festgestellt. Dieser Indikator sollte in Verbindung mit anderen Indikatoren verwende
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“Percentile of Historical Volatility” und “Correlation Coefficient” zeigt an, ob der Kurs zur Zeit billig oder teuer bzgl. ihrer normalen Volatilität ist. Benutzt wird der Indikator, um einen guten Einstieg zu finden. “Percentile of Historical Volatility” ordnet die Historische Volatilität prozentual. Der zweite Indikator korreliert den nicht direktionalen PHV mit dem Anlagenkurs, um eine Indikation über die Richtung der bevorstehenden Bewegung zu bekommen.   Historische Volatilität (historical
Dieser Z-Score Indikator zeigt den korrekten Z-Score eines Assets, da es die normierten (normal-verteilten) Preisdaten benutzt. Das ist der einzige Weg den Z-Score richtig zu berechnen. Der Z-Score darf nur basierend auf normal-verteilten Daten berechnet werden, deshalb wird für die Berechnung die normierten Returns benutzt, als normalverteilt angenommen werden. Die Berechnung des Z-Scores basierend nur auf dem Preis selbst ist nicht zulässig, da der Preis einer eher log-normal Verteilung folgt.
Der RSI2.0-Indikator verwendet normalisierte Kursdaten und Signalverarbeitungsschritte, um einen normalverteilten Oszillator ohne Schiefe zu erhalten (Mittelwert ist Null). Daher kann er viel bessere Werte liefern als der traditionelle RSI. Bereiche/Niveaus der Umkehrung: Überkaufte oder überverkaufte Niveaus des traditionellen RSI haben keine statistische Aussagekraft, daher werden hier die Standardabweichungsbänder implementiert, die auf ähnliche Weise als mögliche Umkehrpunkte verwendet werd
Der Returns Momentum Oscillator (RMO) zeigt die Differenz der exponentiell gewichteten Volatilität an. Er wird verwendet, um Höchst- und Tiefststände des Marktes zu ermitteln. Die Volatilität tritt in Wellen auf, und da die Renditen oft der Preisentwicklung vorausgehen, gibt er eine Richtungsvorhersage für die Marktbewegung. Das Oszillatorsignal wird mit dem RMS (Root Mean Squared) multipliziert, um die Verteilung näher an die Gaußsche Verteilung heranzuführen. Während die traditionellen RSI-In
Bollinger-Bänder auf Basis der Renditen Dieser Indikator charakterisiert den Preis und die Volatilität, indem er wie die Bollinger Bänder einen Kanal/Band der Standardabweichungen liefert. Im Gegensatz zu den Standard-Bollinger-Bändern, die den Preis direkt verwenden, verwendet dieser Indikator die Renditen aufgrund der Normalisierung. Die Standard-Bollinger-Bänder, die direkt auf dem Preis basieren, waren eine der ersten quantitativen oder statistischen Methoden, die für Einzelhändler verfügbar
Cosine-Self-Similarity: Identify Trends & Reversals What is Cosine Similarity? Cosine similarity measures how alike two sequences are by looking at the angle between them. A value of +1 means they move perfectly together, -1 means they move perfectly opposite, and 0 means there's no directional relationship. This indicator applies this concept to price returns. Is the market trending strongly, or is it choppy and reversing? Gain insight with the Cosine-Self-Similarity indicator! This powerfu
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Leone Soares
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Leone Soares 2026.04.11 15:34 

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