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Z Score Standardized Normal Distribution

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.



„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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“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
The RSI2.0 indicator uses normalized price data and signal processing steps to get a normal distributed oscillator with no skew (mean is zero). Therefore, it can give much better reads than the traditional RSI.   Areas/Levels of reversal: Overbought or oversold levels from traditional RSI have no statistical significance, therefore the standard deviation bands are implemented here, which can be used in similar way as possible reversal points.   Divergence: As the indicator is nearly normal dist
The Returns Momentum Oscillator (RMO) shows the difference of exponentially weighted volatility. It is used to find market tops and bottoms. Volatility comes in waves, and as the Returns often front run price action it gives directional prediction of market movement.   The Oscillator signal is RMSed (root mean squared) to make the distribution closer to Gaussian distribution. While the traditional RSI indicators are often stuck in overbought or oversold areas for a long time, RMSing of the sign
Bollinger Bands based on Returns   This indicator characterizes the price and volatility by providing a channel/band of standard deviations like the Bollinger Bands. In contrary to standard Bollinger Bands which uses price directly, this indicator uses returns due to normalization.   The standard Bollinger Bands based on price directly, were one of the first quant or statistical methods for retail traders available. The issue with these bands, standard deviations can only be calculated, if the u
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