Drift

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 verwendet werden, die auf Volatilität, Wahrscheinlichkeit und Statistik basieren. Dazu gehören der Perzentilwert der historischen Volatilitätskorrelation zur Erkennung potenzieller großer Bewegungen, der Z-Score zur Erkennung von Umkehrungen und die "Wahrscheinlichkeitsbänder" zur Bestimmung guter Einstiegs- und Gewinnmitnahmepunkte des Marktes.

Die genannten Indikatoren beruhen auf statistischen Methoden, Wahrscheinlichkeiten und Volatilität. Da die Kurse einem Random Walk folgen und von einer lognormalen Verteilung ausgegangen wird, basieren die angebotenen Konzepte auf logarithmischen Renditen zur Normalisierung. Die Renditen sind mittelwertumkehrend und können als normalverteilt angenähert werden. Die Standardabweichung der Renditen ist die Volatilität.
Diese Konzepte unterscheiden sich von der traditionellen technischen Analyse (TA), bei der die meisten Berechnungen auf dem Preis basieren, wie das Konzept des gleitenden Durchschnitts des Preises oder des traditionellen RSI-Oszillators. Es gibt jedoch keine berechenbare Wahrscheinlichkeit für ein goldenes Kreuz eines preisbasierten gleitenden Durchschnitts. Sie können jedoch die Wahrscheinlichkeiten für die Verteilung der Erträge berechnen. Unterstützungen und Widerstände oder Dreiecke haben keine statistische Aussagekraft, aber die Niveaus der zugrundeliegenden Verteilung der Renditen ergeben eine messbare Wahrscheinlichkeit.

Die Eingabeeinstellungen:
Stichprobengröße: Standardwert 30, Länge der zurückliegenden Perioden zur Berechnung der Kursdrift


Bemerkung: Der Indikator dient nur der statistischen Analyse und der Darstellung von Wahrscheinlichkeiten und sollte nicht als Finanzberatung verstanden werden.



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Alexey Minkov
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Der Trend Forecaster-Indikator verwendet einen einzigartigen proprietären Algorithmus, um Einstiegspunkte für eine Breakout-Handelsstrategie zu bestimmen. Der Indikator identifiziert Preiscluster, analysiert die Preisbewegung in der Nähe von Niveaus und liefert ein Signal, wenn der Preis ein Niveau durchbricht. Der Trend Forecaster-Indikator ist für alle Finanzwerte geeignet, einschließlich Währungen (Forex), Metalle, Aktien, Indizes und Kryptowährungen. Sie können den Indikator auch so einstel
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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
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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