Z Score Standardized Normal Distribution

  • Indikatoren
  • Florian Nuebling
    Florian Nuebling
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  • Version: 1.0
  • Aktivierungen: 5

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 z-score zeigt die Standardabweichungen zum Mittelwert an. Der z-score von 0 entspricht also genau dem Mittelwert. Während ein z-score von 1.0 einen Abstand von einer Standardabweichung zum Mittelwert angibt. Deshalb ist es wichtig, dass die zugrundeliegende Datenpunkte normalverteilt sind.

 

Der Indikator ist in den Standardeinstellungen als dickere blaue Linie dargestellt. Ein Farbwechsel zeigt Ausreißer (außerhalb der 2. Standardabweichung) an. Der Wechsel nach „pink“ gilt als Vorwarnung einer Trendumkehr zu niedrigeren Kurswerten (short Signal). Der Wechsel zu „türkis“ gibt eine Vorwarnung zu einem möglichen Trendwechsel zu höheren Kurswerten an.

Der Nebenindikator gibt den z-score des Kerzenschlusskurses an, standardmäßig als dünne, graue Linie. Rote und grüne Farbwechsel geben hier die Ausreißer-Vorwarnung eines bevorstehenden Trendwechsels an.

 

Praktische Anwendung: Da die normierten Returns zum Mittelwert zurückkehren (mean reverting), ist es wahrscheinlicher, dass sehr hohe oder sehr niedrige z-score Werte ebenso zum Mittelwert zurückkehren. Der Indikator funktioniert also als Oszillator im klassischen Sinn. Die Konfidenzintervalle von 90%, 95% und 99% dienen als Orientierungshilfe, der die Wahrscheinlichkeit des Nicht-Überschreitens des z-scores angibt. D.h. ein Annähern an diese Werte kann eine Trendwende anzeigen, da es z.B. für das 99% Level nur eine Wahrscheinlichkeit von 1% gibt, dass der z score dieses Level überschreiten wird. Eine Trendumkehr ist also viel Wahrscheinlicher. Gleiches gilt für den Farbwechsel.

 

Eingabeparameter:

„Sample Size“: Standardwert 30, gibt die Länge der Stichproben (historische Daten) an um den z-score zu berechnen

„Multiplier“: Standardwert 2.0, Definiert die Schwelle, wann ein Farbwechsel stattfindet um Ausreißer und mögliche Trendumkehr anzuzeigen.

 

 

Hinweis: Die Indikatoren dienen lediglich der statistischen Analyse und der Veranschaulichung von Wahrscheinlichkeiten und stellen keine Anlageberatung dar.


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PainX GainX Blue Spike Fusion AI Indikator zur Analyse synthetischer Index-Spikes für MetaTrader 5 Übersicht PainX GainX Blue Spike Fusion AI ist ein Indikator zur technischen Analyse für MetaTrader 5, der Tradern dabei helfen soll, potenzielle Spike-Setups bei kompatiblen synthetischen Indizes zu überwachen. Der Indikator vereint Signalüberwachung, Marktanalyse, Chartmarkierungen, Benachrichtigungen und ein Informationsfeld direkt im Chart. Er präsentiert relevante Marktinformationen in übersic
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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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Probability Range Bands
Florian Nuebling
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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
“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
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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