Returns Momentum Oscillator RMO

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

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-Indikatoren oft lange Zeit in überkauften oder überverkauften Bereichen verharren, wird dies durch die RMS-Bewertung des Signals vermieden. Um dieses Verhalten zu unterstützen, wird ein Hochpassfilter angewendet, um höhere Perioden herauszufiltern, die nicht berücksichtigt werden sollten.

Der Mittelwert des Indikatorsignals ist die Nulllinie, da der Mittelwert gleich Null ist. Dadurch wird eine Schieflage der zugrunde liegenden Indikatorverteilung vermieden.

Nach den Signalverarbeitungsschritten wird der Indikatorwert mit einer fortschrittlichen Technik geglättet, die das Signal mit minimaler Verzögerung glättet.

Ein Standardabweichungsband wird angewendet, um die Signifikanzniveaus des Indikators anzuzeigen, die oft als Umkehrpunkt dienen. Es ist vergleichbar mit den überkauften und überverkauften Niveaus des RSI-Indikators, jedoch mit statistischer Signifikanz.

Da der Indikator aufgrund der Signalverarbeitung nahezu normalverteilt ist, kann er auch als Divergenzindikator verwendet werden.

Die Eingabeeinstellungen:

Stichprobengröße: Standard 7, Länge der Perioden zurück zur berechneten Volatilität

Smoothing Sample Size: Standardwert 8, Länge der Perioden zurück zur Glättung des Signals mit minimaler Verzögerung

Multiplikator: Standard 2.00 Standardabweichungen, Multiplikator in Form der Standardabweichung, um Ausreißer/mögliche Umkehrungen anzuzeigen (Farbänderung der Linie)

Stichprobengröße Bänder: Standardwert 30, Länge der Perioden zurück zu den berechneten SD-Bändern des RMO, um Ausreißer zu finden

Hochpassfilter Stichprobengröße: Standardwert 50, Stichprobengröße des Hochpassfilters zur Reduzierung des tieffrequenten Rauschens des Signals

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

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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
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
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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