Pp Bollinger Bands Modifiziert

Bollinger Bands Bollinger Bands ist ein technisches Analyse-Tool, das von John Bollinger in den 1980er Jahren erfunden wurde, und ein Begriff, der von ihm im Jahr 2011 eingetragen wurde. 1 Aus dem Konzept der Handelsbands entwickelt, können Bollinger Bands und die dazugehörigen Indikatoren160 b und Bandbreite verwendet werden, um zu messen Die Hoheit oder die Lowness des Preises gegenüber früheren Trades. Bollinger Bands sind eine Volatilitätsanzeige ähnlich dem Keltner Kanal. Bollinger Bands bestehen aus: Typische Werte für N und K sind 20 bzw. 2. Die Standardwahl für den Durchschnitt ist ein einfacher gleitender Durchschnitt. Aber andere Arten von Durchschnittswerten können nach Bedarf eingesetzt werden. Exponentielle gleitende Durchschnitte sind eine gemeinsame zweite Wahl. Anmerkung 1 Normalerweise wird der gleiche Zeitraum sowohl für das mittlere Band als auch für die Berechnung der Standardabweichung verwendet. Anmerkung 2 Zweck Bearbeiten Der Zweck von Bollinger Bands ist es, eine relative Definition von Hoch und Tief zu liefern. Definitionsgemäß sind die Preise am oberen Band hoch und am unteren Band niedrig. Diese Definition kann bei der rigorosen Mustererkennung helfen und ist nützlich, um Preismaßnahmen mit der Aktion von Indikatoren zu vergleichen, um zu systematischen Handelsentscheidungen zu gelangen. 3 Indikatoren aus Bollinger Bands Edit Im Frühjahr 2010 stellte John Bollinger drei neue Indikatoren auf Basis von Bollinger Bands vor. Sie sind BBImpulse, die die Preisänderung als Funktion der Bänder, prozentuale Bandbreite (b), die die Breite der Bänder über die Zeit normalisiert, und die Bandbreite delta, die die wechselnde Breite der Bänder quantifiziert, misst. B (ausgeprägter Prozentsatz b) ergibt sich aus der Formel für Stochastik und zeigt, wo der Preis in Bezug auf die Banden liegt.160 b entspricht 1 am oberen Band und 0 am unteren Band. Schreiben Sie oberes BB für die obere Bollinger Band, lowerBB für die untere Bollinger Band und zuletzt für den letzten (Preis) Wert: b (letzte 8722 lowerBB) (upperBB 8722 lowerBB) Bandbreite sagt, wie weit die Bollinger Bands auf normalisierter Basis sind. Schreiben der gleichen Symbole wie zuvor und MiddleBB für den gleitenden Durchschnitt oder mittlere Bollinger Band: Bandbreite (oberes BB 8722 lowerBB) middleBB Mit den Default-Parametern eines 20-Perioden-Rückblicks und Plusminus zwei Standardabweichungen ist die Bandbreite gleich viermal so 20-Perioden-Variationskoeffizient Verwendungen für160 b umfassen Systemaufbau und Mustererkennung. Verwendungen für Bandbreite beinhalten die Identifizierung von Chancen, die sich aus relativen Extremen in der Volatilität und Trendkennung ergeben. Interpretation Edit Die Verwendung von Bollinger Bands ist bei den Händlern sehr unterschiedlich. Einige Händler kaufen, wenn der Preis die untere Bollinger Band berührt und beendet, wenn der Preis den gleitenden Durchschnitt in der Mitte der Bands berührt. Andere Händler kaufen, wenn der Preis über die obere Bollinger Band bricht oder verkaufen, wenn der Preis unter die untere Bollinger Band fällt. 4 Darüber hinaus ist die Verwendung von Bollinger Bands nicht auf Aktienhändler beschränkt. Optionen Trader, vor allem implizite Volatilität Trader, oft verkaufen Optionen, wenn Bollinger Bands sind historisch weit auseinander oder kaufen Optionen, wenn die Bollinger Bands sind historisch eng beieinander, in beiden Fällen zu erwarten Volatilität, um auf das durchschnittliche historische Volatilitätsniveau für die Aktie zurückzugreifen. Wenn die Bänder dicht beieinander liegen, wird eine Periode geringer Volatilität angezeigt. 5 Umgekehrt wird bei einer Ausweitung der Bands eine Erhöhung der Preisminderungsvolatilität angezeigt. 5 Wenn die Bänder nur eine leichte Steigung haben und etwa parallel für eine längere Zeit drucken, wird der Preis im Allgemeinen gefunden, um zwischen den Bändern wie in einem Kanal zu oszillieren. Händler sind oft geneigt, Bollinger Bands mit anderen Indikatoren zu verwenden, um Preisaktionen zu bestätigen. Insbesondere wird die Verwendung eines Oszillators wie Bollinger Bands oft mit einem Nicht-Oszillator-Indikator wie Diagrammmustern oder einer Trendlinie gekoppelt. Wenn diese Indikatoren die Empfehlung der Bollinger-Bands bestätigen, wird der Händler eine größere Überzeugung haben, dass die Bands eine korrekte Preiswirkung in Bezug auf die Marktvolatilität vorhersagen. Wirksamkeit Bearbeiten Verschiedene Studien zur Wirksamkeit der Bollinger Band Strategie wurden mit gemischten Ergebnissen durchgeführt. Im Jahr 2007 veröffentlichten Lento et al. Eine Analyse mit einer Vielzahl von Formaten (verschiedene gleitende durchschnittliche Zeitskalen und Standardabweichungsbereiche) und Märkte (z. B. Dow Jones und Forex). 6 Die Analyse der Trades, die ein Jahrzehnt ab 1995 umfasste, zeigte keinen Beweis für die Konsistenzleistung über den Standard-Buy-and-Hold-Ansatz. Die Autoren haben jedoch festgestellt, dass eine einfache Umkehr der Strategie (contrarian Bollinger Band) positive Renditen in einer Vielzahl von Märkten produzierte. Ähnliche Ergebnisse wurden in einer anderen Studie gefunden, die zu dem Schluss kam, dass die Bollinger-Band-Handelsstrategien auf dem chinesischen Markt wirksam sein können: Schließlich finden wir signifikante positive Renditen auf Kaufgeschäfte, die durch die konträre Version der gleitenden durchschnittlichen Crossover-Regel, dem Kanal, erzeugt wurden Breakout-Regel und die Bollinger Band Handelsregel, nach Abrechnung von Transaktionskosten von 0,50 Prozent. 7 (Durch die konträrische Version bedeuten sie den Kauf, wenn die konventionelle Regel den Verkauf verlangt und umgekehrt.) Ein Papier von 2008 nutzt Bollinger Bands bei der Prognose der Zinsstrukturkurve. 8 Unternehmen wie Forbes deuten darauf hin, dass die Verwendung von Bollinger Bands eine einfache und oftmals effektive Strategie ist, aber Stop-Loss-Aufträge sollten verwendet werden, um Verluste aus Marktdruck zu mindern. 9 Statistische Eigenschaften Bearbeiten Sicherheitspreisrenditen haben keine statistische Verteilung bekannt. Normal oder sonst sind sie bekanntermaßen fette Schwänze. Verglichen mit einer normalen Verteilung. 10 Die Stichprobengröße, die typischerweise verwendet wird, ist zu klein für Schlussfolgerungen, die aus statistischen Techniken abgeleitet werden, wie dem zentralen Grenzsatz, um zuverlässig zu sein. Solche Techniken erfordern in der Regel die Probe unabhängig und identisch verteilt, was nicht der Fall für eine Zeitreihe wie Sicherheitspreise ist. Genau das Gegenteil ist wahr, es wird von den Praktizierenden gut erkannt, dass solche Preisreihen sehr häufig seriell korreliert sind160821132Das ist, jeder Preis wird in engem Zusammenhang mit seinem Vorfahren die meiste Zeit sein. Die Einstellung für die serielle Korrelation ist der Zweck, Standardabweichungen zu bewegen. Die Abweichungen vom gleitenden Durchschnitt verwenden. Aber die Möglichkeit bleibt von hoher Ordnung Preis Autokorrelation nicht berücksichtigt durch einfache Differenzierung aus dem gleitenden Durchschnitt. Aus solchen Gründen ist es unrichtig, davon auszugehen, dass der langfristige Prozentsatz der Daten, die in der Zukunft außerhalb der Bollinger Bands-Reihe beobachtet werden, immer auf einen bestimmten Betrag beschränkt wird. Anstatt etwa 95 der Daten innerhalb der Bands zu finden, wie es die Erwartung mit den Default-Parametern wäre, wenn die Daten normal verteilt wurden, haben Studien festgestellt, dass nur etwa 88 der Sicherheitspreise (85-90) innerhalb der Bands bleiben. 11 Für eine individuelle Sicherheit kann man immer Faktoren finden, für die bestimmte Prozentsätze der Daten für einen bestimmten Zeitraum von den Faktor-definierten Bändern enthalten sind. Praktiker können auch verwandte Maßnahmen wie die Keltner-Kanäle verwenden. Oder die verwandten Stoller-Mittelstreckenkanäle, die ihre Bandbreiten auf verschiedene Maßnahmen der Preisvolatilität, wie die Differenz zwischen täglich hohen und niedrigen Preisen, anstatt auf Standardabweichung basieren. Bollinger-Bands außerhalb der Finanzen Bearbeiten In einem Papier, das 2006 von der Society of Photo-Optical Engineers veröffentlicht wurde, präsentiert die neuartige Methode für die gemusterte Stoffinspektion mit Bollinger-Bands, Henry YT Ngan und Grantham KH Pang eine Methode zur Verwendung von Bollinger-Bands zur Erkennung von Defekten (Anomalien ) In gemusterten Stoffen. Aus der Zusammenfassung: In diesem Papier wurden das obere Band und das untere Band von Bollinger Bands, die für jede subtile Änderung der Eingangsdaten empfindlich sind, für die Verwendung der defekten Bereiche in gemustertem Gewebe entwickelt worden. 12 Die Internationale Zivilluftfahrt-Organisation nutzt Bollinger-Bands, um die Unfallrate als Sicherheitsindikator zur Messung der Effizienz globaler Sicherheitsinitiativen zu messen. 13 160b und Bandbreite werden auch in dieser Analyse verwendet. Anmerkungen Bearbeiten Wenn der Durchschnitt, der bei der Berechnung von Bollinger Bands verwendet wird, von einem einfachen gleitenden Durchschnitt zu einem exponentiellen oder gewichteten gleitenden Durchschnitt geändert wird, muss er sowohl für die Berechnung des mittleren Bandes als auch für die Berechnung der Standardabweichung geändert werden. 2 Bollinger Bands verwenden die Populationsmethode zur Berechnung der Standardabweichung, also ist der richtige Divisor für die Sigmaberechnung n. Nicht n 16087221601. Referenzen Bearbeiten Skriptfehler Bollinger Auf Bollinger Bands 8211 Das Seminar, DVD I ISBN 978-0-9726111-0-7 1 Sekunde Absatz, Mittelspalte Technische Analyse: Die komplette Ressource für Finanzmarkttechniker von Charles D. Kirkpatrick und Julie R. Dahlquist Kapitel 14 5.0 5.1 Skriptfehler Skriptfehler Skriptfehler Skriptfehler Bollinger Band Trading John Devcic 05.11.07 Rachev Svetlozar T. Menn, Christian Fabozzi, Frank J. (2005), Fat Tailed und Skewed Asset Return Distributionen, Implikationen für Risikomanagement, Portfolioauswahl und Optionspreise, John Wiley, New York Skriptfehler 2 Optical Engineering, Band 45, Ausgabe 8 3 ICAO Methodik zur Unfallratenberechnung und Trends auf SKYBary Weiterlesen Bearbeiten Achelis, Steve. Technische Analyse von A bis Z (pp.16071821173). Irwin, 1995. ISBN 978-0-07-136348-8 Bollinger, John. Bollinger auf Bollinger Bands. McGraw Hill, 2002. ISBN 978-0-07-137368-5 Cahen, Philippe. Dynamische technische Analyse. Wiley, 2001. ISBN 978-0-471-89947-1 Kirkpatrick, Charles D. II Dahlquist, Julie R. Technische Analyse: Die komplette Ressource für Finanzmarkttechniker. FT Press, 2006. ISBN 0-13-153113-1 Murphy, John J. Technische Analyse der Finanzmärkte (pp.1602098211211). New York Institute of Finance, 1999. ISBN 0-7352-0066-1 Externe Links Edit Ad blocker Interferenz erkannt Wikia ist eine frei zu bedienende Website, die Geld aus Werbung macht. Wir haben eine modifizierte Erfahrung für Zuschauer mit Anzeigenblockern Wikia ist nicht zugänglich, wenn Sie weitere Änderungen vorgenommen haben. Entfernen Sie die benutzerdefinierte Anzeigenblocker-Regel (en) und die Seite wird wie erwartet geladen. Particle Swarm Optimierung von Bollinger Bands Lee, J. S. Lee, S. Chang, S. Ahn, B. H. Ein Vergleich von ga und pso zur Überschussrendite an den Aktienmärkten. In: Mira, J. lvarez, J. R. (Hrsg.) IWINAC 2005, Teil II. LNCS, vol. 3562, S. 221230. Springer, Heidelberg (2005) Lento, C. Gradojevic, N. Die Rentabilität der technischen Handelsregeln: ein kombinierter Signalansatz. Journal of Applied Business Research 23 (1), 1327 (2007) Lento, C. Gradojevic, N. Wright, C. Investment Information Inhalt in Bollinger Bands Angewandte Finanzökonomie Briefe 3 (4), 263267 (2007) CrossRef Leung, J. Chong, T. Ein empirischer Vergleich von gleitenden durchschnittlichen Umschlägen und Bollinger Bands. 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Proceedings Pages pp 504-511 Copyright 2010 DOI 10.1007978-3-642-15461-450 Drucken ISBN 978-3-642-15460-7 Online ISBN 978-3-642-15461-4 Serie Titel Vorlesungsunterlagen in Informatik Serie Band 6234 Serie ISSN 0302-9743 Verlag Springer Berlin Heidelberg Copyright Holder Springer-Verlag Berlin Heidelberg Weitere Links Über dieses Buch Themen Künstliche Intelligenz (inkl. Robotik) Algorithmusanalyse und Problemkomplexität Berechnung durch abstrakte Geräte Computerkommunikation Netzwerke Informationssysteme Anwendungen (inkl. Internet) Numerische Computing Schlüsselwörter Partikel Schwarm Optimierung Bollinger Bands Sharpe-Verhältnis Sortino-Verhältnis und Parameteroptimierung Branchen Branchen Pharma-Materialien Verstärker Stahl Automobilindustrie Chemische Fertigung Biotechnologie Elektronik IT-Software Software Telekommunikation Konsumgütertechnik Luft - und Raumfahrttechnik eBook-Pakete Informatik Redakteure Marco Dorigo (16) Mauro Birattari (17) Gianni A. 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Fakultät für Informatik, Künstliche Intelligenz-Gruppe, Universität York, Großbritannien Lesen Sie weiter. Um den Rest dieses Inhalts zu sehen, folgen Sie bitte dem Download PDF-Link oben. ProRealTime-Codes - Liste der Bibliothekslisten Warnung: Der Handel kann Ihnen ein Risiko für einen größeren Verlust als Ihre Einzahlungen aussetzen und ist nur für erfahrene Kunden geeignet, die über ausreichende finanzielle Mittel verfügen, um solche zu tragen Risiko. Die Artikel, Codes und Inhalte auf dieser Website enthalten nur allgemeine Informationen. Sie sind keine persönliche oder Anlageberatung noch eine Aufforderung, ein Finanzinstrument zu kaufen oder zu verkaufen. Jeder Investor muss ein eigenes Urteil über die Angemessenheit des Handels eines Finanzinstruments für seine eigene finanzielle, steuerliche und rechtliche Situation machen. Um Ihnen zu helfen, Ihnen die bestmögliche Erfahrung auf ProRealCode zu bieten, verwenden wir Cookies. 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