Percentile of Historical Volatility Correlation

“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 volatility) ist eine statistische Methode um basierend auf den „log returns“ des Kurses die Schwankungsbreite für die definierte Stichprobengröße (periods) zu berechnen. Hier wird für die Berechnung der Volatilität die Standardabweichung der „log returns“ herangezogen. Zur besseren Vergleichbarkeit wird die HV prozentual geordnet, basierend auf der gewählten prozentualen Stichprobengröße (period). Der PHV (Prozentanteil der Historischen Volatilität) zeigt den prozentualen Anteil der Kerzen an, an dem die HV unten der aktuellen Schwankungsbreite gehandelt wurde. D.h. ein PHV von 5% zeigt an, dass nur 5% der zurückliegenden Kerzen unter dem aktuellen Level gehandelt wurden. Ein PHV von 80% zeigt eine aktuell sehr hohe HV an. Es bietet sich also an, an Marken wo der PHV sehr niedrig ist, einen Einstieg zu suchen, da die Volatilität wahrscheinlich ansteigen wird und größerer Preisbewegungen erwartet werden.

Die Indikatorwerte werden als Säulendiagram dargestellt und gehen von 0-100 [%]. Der PHV ist KEIN direktionaler Indikator. Nur zusammen mit der Korrelation zum Anleihen Kurs kann eine Aussage über die Bewegungsrichtung gemacht werden.

 

Korrelationskoeffizient (Correlation Coefficient) ist im Fenster unter dem PHV als Liniendiagramm dargestellt. Über traditionelle Pearson Korrelation wird der Zusammenhang von Historischer Volatilität (PHV) und Kurs hergestellt. So können mit dem nicht-direktionale PHV, direktionale Aussagen getroffen werden. Normalerweise pendelt ein Korrelationskoeffizient zwischen -1 und 1, hier wird er für eine bessere Darstellung skaliert und bewegt sich zwischen -100 und 0, die Mittellinie (Nulllinie) ist also bei -50.

Die Korrelationslinie ändert ihre Farbe basierend auf dem Signifikanzlevel, dem P-Value mit 5% Signifikanz Confidence Intervall. Wenn die Korrelationslinie „grün“ ist wurde signifikante positive Korrelation von PHV und Kurspreis erkannt. Wenn die Linie „rot“ ist, signifikante negative Korrelation.

 

Beispiel Strategien:

• PHV steigend UND signifikante positive Korrelation = mögliche große Bewegung des Kurses zu höheren Kursen erwartet (LONG)

• PHV steigend UND signifikante negative Korrelation = mögliche große Bewegung des Kurses zu niedrigeren Kursen erwartet (SHORT)

• PHV fallend UND negative Korrelation = es wird erwartet, dass der Kurs langsam zu höheren Kursen wandert (LONG)

• PHV fallend UND positive Korrelation = es wird erwartet, dass der Kurs langsam zu niedrigeren Kursen wandert (SHORT)

 

Eingabeparameter:

Sample Size Historical Volatility: (Stichprobengröße, Kerzenanzahl) Standardwert 10 Kerzen, um die Historische Volatilität zu berechnen.

Sample Size Percentile: (Stichprobengröße für Perzentile) Standardwert 100 (Empfehlung: Quadratzahlen von der Stichprobengröße der HV), gibt die Anzahl der Kerzen an, die zur Berechnung des Perzentilen Anteils benutzt werden.

Sample Size Correlation: (Stichprobengröße für den Korrelationskoeffizienten) Standardwert 10, gibt die Anzahl der Kerzen an, um die Korrelation von PHV und Kurs zu bestimmen

 

 

 

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

 


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Super Scalp Indicator MT5 ist ein einzigartiger Trendumkehr-Indikator , der zu 100 % nicht nachzeichnet und für alle Symbole/Instrumente verwendet werden kann: Forex, Rohstoffe, Kryptowährungen, Indizes und Aktien . Super Scalp Indicator MT5 bestimmt den aktuellen Trend in seinen frühen Stadien und sammelt Informationen und Daten von bis zu 10 Standard-Algos Wenn der Indikator ein gültiges Kauf- oder Verkaufssignal gibt, wird ein entsprechender Pfeil auf dem Chart gedruckt, der den Handel zu Be
Berma Bands
Muhammad Elbermawi
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Der Berma Bands (BBs)-Indikator ist ein wertvolles Werkzeug für Händler, die Markttrends erkennen und daraus Kapital schlagen möchten. Durch die Analyse der Beziehung zwischen dem Preis und den BBs können Händler erkennen, ob sich ein Markt in einer Trend- oder Schwankungsphase befindet. Besuchen Sie den [ Berma Home Blog ], um mehr zu erfahren. Berma-Bänder bestehen aus drei unterschiedlichen Linien: dem oberen Berma-Band, dem mittleren Berma-Band und dem unteren Berma-Band. Diese Linien werden
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Drift
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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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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 retu
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
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