Returns based Bollinger Bands

  • Indikatoren
  • Florian Nuebling
    Florian Nuebling
    Indikatoren, die auf statistischen Methoden, Wahrscheinlichkeiten und Volatilität basieren. Da der Kurs einem Random Walk folgt, basieren die benutzen Konzepte auf „log returns“ zur Normalisierung. „log returns“ kehren immer wieder zum Mittelwert zurück und können in erster Näherung als
  • Version: 1.0
  • Aktivierungen: 5

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 waren. Das Problem bei diesen Bändern ist, dass Standardabweichungen nur berechnet werden können, wenn die zugrunde liegenden Daten normalverteilt sind. Der Preis (die Datengrundlage für die Bollinger-Bänder) ist jedoch lognormalverteilt.

Dieser Indikator normalisiert die zugrundeliegenden Kursdaten auf eine Normalverteilung, berechnet die (Standard-)Abweichung und überträgt die Werte zurück in seinen Kursbereich. Mit diesem Ansatz ist er aus statistischer Sicht viel genauer und spiegelt die tatsächlichen Wahrscheinlichkeiten viel besser wider.

Ähnlich wie bei den Standard-Bollinger-Bändern spiegelt das obere und untere Band für diesen Indikator auch die Grenze wider, bei der es unwahrscheinlich ist, dass die Kerze außerhalb dieses Kanals/Bandes schließt. Wenn der gewählte Multiplikator 1,96 (1,96 Standardabweichungen) beträgt, liegt die Wahrscheinlichkeit bei 95 %, dass die Kerze nicht außerhalb dieses Bandes schließt. Wenn Sie den Multiplikator 1,0 (1 SD) wählen, liegt die Wahrscheinlichkeit bei 68,5%, dass sie nicht außerhalb schließt.

Eingabe:

Stichprobengröße: 21 (zurückliegende Perioden zur Berechnung der ertragsbasierten Bollinger-Bänder)

Multiplikator: 1,96 (1,96 Standardabweichungen)



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


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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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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
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
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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