Bollinger Banden Wahrscheinlichkeit

Bollinger-Band BREAKING DOWN Bollinger-Band Bollinger-Bänder sind eine sehr beliebte technische Analysetechnik. Viele Händler glauben, je näher die Preise in die obere Band umziehen, je mehr der Markt überkauft, und je näher die Preise in die untere Band zu bewegen, desto mehr überverkauft den Markt. John Bollinger hat eine Reihe von 22 Regeln zu folgen, wenn Sie die Bands als Handelssystem zu folgen. Der Squeeze Der Squeeze ist das zentrale Konzept der Bollinger Bands. Wenn die Banden zusammen kommen und den gleitenden Durchschnitt verengen, spricht man von einem Squeeze. Ein Squeeze signalisiert eine Periode niedriger Volatilität und wird von den Händlern als potenzielles Anzeichen für zukünftig erhöhte Volatilität und mögliche Handelschancen betrachtet. Umgekehrt, je breiter sich die Bands bewegen, desto wahrscheinlicher ist die Wahrscheinlichkeit eines Rückgangs der Volatilität und umso größer die Möglichkeit, einen Trade zu verlassen. Diese Bedingungen sind jedoch keine Handelssignale. Die Bänder geben keinen Hinweis, wann die Änderung stattfinden kann oder welche Richtung Preis bewegen könnte. Etwa 90 der Preis-Aktion tritt zwischen den beiden Bands. Jeder Breakout über oder unter den Bands ist ein wichtiges Ereignis. Der Ausbruch ist kein Handelssignal. Der Fehler, den die meisten Leute machen, ist zu glauben, dass der Preis, der eine der Bands trifft oder übertrifft, ein Signal zum Kauf oder Verkauf ist. Breakouts bieten keine Anhaltspunkte für die Richtung und das Ausmaß der künftigen Preisbewegung. Kein eigenständiges System Bollinger Bands sind kein eigenständiges Handelssystem. Sie sind einfach ein Indikator, um Händler mit Informationen über die Preisvolatilität zu versorgen. John Bollinger schlägt vor, sie mit zwei oder drei anderen nicht korrelierten Indikatoren zu verwenden, die mehr direkte Marktsignale liefern. Er hält es für entscheidend, Indikatoren zu verwenden, die auf verschiedenen Arten von Daten basieren. Einige seiner bevorzugten technischen Techniken sind gleitende durchschnittliche Divergenzkonvergenz (MACD), Balance-Volumen und relative Stärke Index (RSI). Bollinger Bands sind ein technisches Trading-Tool, das von John Bollinger in den frühen 1980er Jahren geschaffen wurde. Sie entstanden aus der Notwendigkeit adaptiver Handelsbanden und der Beobachtung, dass die Volatilität dynamisch und nicht statisch war, wie damals allgemein geglaubt wurde. Der Zweck von Bollinger-Bändern besteht darin, eine relative Definition von hoch und niedrig bereitzustellen. Nach Definition sind die Preise am oberen Band und am unteren Band niedrig. Diese Definition kann eine rigorose Mustererkennung unterstützen und ist nützlich, um die Preisaktion mit der Wirkung von Indikatoren zu vergleichen, um zu systematischen Handelsentscheidungen zu gelangen. Bollinger Bands bestehen aus einem Satz von drei Kurven, die in Bezug auf die Wertpapiere gezogen werden. Das mittlere Band ist ein Maß für den mittelfristigen Trend, meist ein einfacher gleitender Durchschnitt, der als Basis für das obere Band und das untere Band dient. Das Intervall zwischen dem oberen und unteren Band und dem mittleren Band wird durch die Flüchtigkeit bestimmt, typischerweise die Standardabweichung der gleichen Daten, die für den Durchschnitt verwendet wurden. Die Standardparameter, 20 Perioden und zwei Standardabweichungen können an Ihre Bedürfnisse angepasst werden. Erfahren Sie, wie Bollinger Bands verwendet werden: Bollinger On Bollinger Bands Buch von John Bollinger, CFA, CMT Holen Sie sich die 22 Bollinger Band Regeln Melden Sie sich an, um gelegentliche E-Mails über Bollinger Bands, Webinare und Johns neueste Arbeit zu erhalten. Wir teilen nie Ihre Informationen John Bollingers Monatskapital Growth Letter Analyse und Kommentar auf den Märkten plus Investitionen Empfehlungen von John Bollinger. CGL Subscriber Area Dezember 2016 Auszug Die Bounce Wir überspringen Die Bounce in diesem Jahr als die Märkte nicht aufstellen, wie sie sollten, um eine gute Bounce versichern. Ideale Bounce-Bedingungen sind ein Höchststand an Aktienkursen früher im Jahr, viele Aktien schlagen die neue Tief-Liste als das Jahr zieht zu einem Ende, viele Steuern zu verkaufen, und das Dumping von Aktien als ein Produkt der Portfolio-Fenster-Dressing. Wir sehen nichts davon in diesem Jahr: Wir sind wahrscheinlich zu gehen in der Nähe der Höhen des Jahres. Es gibt wenige, wenn neue Tiefs gemacht werden. Steuererwerb ist einfach nicht ein Faktor (noch). Und Fenster-Dressing ist viel eher zu Panik Kauf von guten Waren zu beteiligen als den Verkauf von schlechten Waren. Also nehmen wir einen Pass auf The Bounce bis zum nächsten Jahr. Bollinger Bands: Einleitung Vor Jahren, als ich zum ersten Mal über Bollinger Bands lief. Ich dachte, sie waren ziemlich ordentlich. Aktienkurse, die zwischen zwei Kurven hüpfen, die U pper - und L outergrenzen der Band und. Erinnere mich. Bollinger Bands Wir betrachten die letzten n Aktienkurse P 1. P 2. P n (wobei P n der heutige Preis ist, und wobei P 0 der Preis n Tage zuvor ist) und wir berechnen ihren Durchschnitt P av. Und ihre Standardabweichung, SD. Dann stellen wir jeden Tag zwei Punkte dar: a U P av k SD b L P av - k SD Diese Punkte verfolgen zwei Kurven und wir sehen den aktuellen Aktienkurs zwischen den beiden Kurven U und L. Wie in Abbildung 1. Also, was sind n und k Sie können alles auswählen. Aber gut wählen n 20 Tage und k 2 Standardabweichungen. Also kaufen Sie bei L und verkaufen bei U Ich habe nicht sagen, dass Also, was sagst du, ich will nur auf Bollinger Bands, wiedersehen, weil, obwohl man oft die SD (oder Volatilität) der Aktienrenditen berechnet. Seine seltsam, um die SD der Aktienkurse zu sehen und. Wie bei Bolli Bands ja, wie bei Bollinger Bands. Wir haben auf einmal versucht, eine Beziehung zwischen den statistischen Eigenschaften der Renditen und der Preise zu finden. Hier . Was wir jetzt tun wollen, ist zu untersuchen, weshalb man erwarten würde, dass die Aktienkurse zwischen U und L oszillieren. Wenn wir die SD der täglichen Renditen betrachten. Wir nehmen oft an, dass sie eine Normalverteilung haben. In welchem ​​Fall seine unwahrscheinlich, dass die Rückkehr wird zu weit von der mittleren Rückkehr zu liegen. Tatsächlich würden wir erwarten, dass die meisten Renditen innerhalb von 2 Standardabweichungen der mittleren Rendite liegen. In der Tat, wenn sie normal verteilt waren, ist die Wahrscheinlichkeit, dass die Renditen innerhalb von zwei SDs des Mittels liegen, gleich X. Wenn wir die Preise betrachten. Erwarten wir auch, dass sie (meistens) innerhalb von 2 Standardabweichungen des mittleren Preises P av liegen. Thatd sein wie Wahl k 2, eh genau Wenn der heutige Preis größer als U oder kleiner als L ist. Dann seine Außenseite, dass 2 S Band zentriert auf P av. So dass wir erwarten können, dass der Preis von morgen zur Band zurückkehrt. Das sagt etwas über morgen Preis, eh Und die letzten n 20 Preise sind normalerweise verteilt Was tun Sie thnk Huh Youre fragen mich Das war eine rhetorische Frage. Kann ich nur zum Endergebnis gehen. Huh sicher. Klicken Sie hier für die Verteilung der Aktienkurse. Angenommen, in den letzten n Tagen sind die täglichen Gain Faktoren g 1. G 2. G 3. Gn Gain Faktoren Ja, wenn ein Aktienkurs von P zu Pg an einem Tag geht, dann ist g der Gain Faktor für diesen Tag. Zum Beispiel entspricht g 1.056 einer täglichen Rendite von 5.6. So heres die Frage: Wir haben die folgenden: Ergebnisse Der Preis vor n Tagen ist als P 0 gegeben. Die täglichen Gainfaktoren, g, haben Meang M und Varianceg Var S 2. Diese werden aus historischen Daten bestimmt und werden als unabhängig angenommen. Der n-tägliche Verstärkungsfaktor G n P n P 0 g 1 g 2 g 3. G n hat: M MeanG n Meang 1 Meang 2. Mean n M n der Mittelwert eines Produkts Produkt der Mittel S 2 VarianceG n (M 2 S 2) n - M 2n Sehen Sie nun, dass die gs logarithmisch verteilt sind. Lognormal Ich dachte, Sie wollten Normal Gut, seine gängige Praxis, tägliche Gewinne (oder in unserem Fall, Gewinne Faktoren) zu beachten, um lognormally verteilt werden. Außerdem macht es die Mathematik einfacher. In jedem Fall, wenn g eine lognormal Verteilung hat, dann g y, wobei y log (g) eine Normalverteilung hat. Das ist die Definition von Lognormal Da die ys unabhängig sind Normal verteilte Zahlen, ihre Summe ist auch Normal verteilt. Damit ist log (G n) Normalverteilt, daher ist G n selbst lognormal verteilt. Denken Sie daran, was es bedeutet, zu sagen, dass F (x) die kumulative Verteilung für eine Variable Y ist: Es bedeutet, dass die Wahrscheinlichkeit, dass ein zufällig gewähltes Y kleiner als einige x ist, F (x) ist (wie in Abbildung 2). Also, für jede x und n zufällige gs, was ist die Wahrscheinlichkeit, dass G n g 1 g 2 g 3. G n Abbildung 2 Wie aber gesagt, ist G n lognorm verteilt, so ist Y log (G n) normalverteilt. Angenommen, wir nennen N u, Mean, SD die kumulative Normalverteilungsfunktion mit vorgeschriebenem Mittelwert und Standardabweichung. Dann hat log (G n) eine kumulative Verteilung, die durch N u, Mean, SD beschrieben ist, wobei Mean und SD die mittlere und Standardabweichung von log (G n) sind. Wir kennen den Mittelwert und SD von G n. Das Ergebnis 3. aber was ist mit log (G n) Gute Frage. In der Tat, für Lognormally verteilte G notheres eine Beziehung zwischen den Mitteln und Standardabweichungen. Wie folgt: Wenn M und S die mittlere und Standardabweichung von G n sind. Dann ist die mittlere und Standardabweichung des Logarithmus: M Meanlog (G n) log (M) - (12) S 2 S 2 Variancelog (G n) log (1 S 2 M 2). Dass Gn lognorm verteilt ist. Da wir nun Etiketten für Mean und SD von log (G n) haben, können wir die kumulative Verteilung für log (G n) als: N u, M schreiben. S Wahrscheinlichkeit, dass der heutige Preis innerhalb eines Intervalls liegt, das auf den n-Tag zentriert ist Mittelwert: P av Beachten Sie, dass, wenn P 0 1.00, dann die Zahlen G 1. G 2. G 3. etc. . Sind nur die anschließenden Aktienkurse. Nun, das ist der Fall. Huh, was ist der Fall, dass P 0 1,00 so die Produkte G k g 1 g 2. G k sind die Aktienkurse. Nun Stick P 0 in unseren Formeln. später. Okay, wir haben den heutigen Preis P n g 1 g 2. G n lognorm verteilt mit einem bekannten Mittelwert und einer Varianz wie angegeben, ist Ergebnisse 5. Wenn die Zufallsvariable G eine lognormale Verteilung mit vorgegebenem Mittelwert und Abweichung hat, was ist die Wahrscheinlichkeit, dass G Youre mich fragt, Das war eine rhetorische Frage. Jetzt achten. Wir waren schon einmal hier. Wenn G Was ist mit unseren Aktienkursen Ja, natürlich. Im sicher, dass Sie unser G. erkannt haben. Sein heutiger Aktienkurs G n. Vorausgesetzt, der Startpreis war P 0 1.00, n Tagen. In der Tat kennen wir die Mittel und SD, um in dieser Formel zu verwenden: M und S. Mit anderen Worten: Die Wahrscheinlichkeit, dass G die Chancen des Seins in dieser Bollinger-Band ist. Was ist, wenn A die Wahrscheinlichkeit kleiner als U ist und B die Wahrscheinlichkeit kleiner als L ist. dann. Seine B - A, eh Eigentlich seine A - B wie in: N log (U), M. S) - N log (L), M. S) Hinweis: Denken Sie daran, dass über die Wahrscheinlichkeit, dass die n-Tage-Gain Factor liegt zwischen zwei Zahlen zu sprechen. Dont verwirren Gain Faktoren mit täglichen Renditen. In der Tat ist ein Gain Faktor 1 (tägliche Rendite). Das Mittel der Verstärkungsfaktoren, das ist M. Ist 1 größer als der Mittelwert der täglichen Renditen. Wenn der Mittelwert der täglichen Renditen 0,0123 (das ist 1,23), dann M 1,0123. Wann werden Sie einen anderen Startpreis einfügen. P & sub0 ;. Abgesehen von 1.00 Im Moment. Die in a und b angegebenen Zahlen U und L nehmen einen beliebigen P 0 - Wert an. Um die entsprechenden Zahlen für den Fall P 0 1,00 zu erzeugen, teilen wir jeweils U und L mit P 0 auf. Nehmen wir an, wir haben U und L durch P 0 geteilt. Nennen Sie diese U U P 0 und L L P 0. Okay Nun sprachen wir über den Fall, wo P 0 1,00 (wie wir oben). Wie wir oben gesehen haben, ist die Wahrscheinlichkeit, dass GP n P 0 Warum nicht geben Sie einfach das Ergebnis, okay Heres unser Endergebnis: Angenommen n zufällige tägliche Gain Factors, die lognormally mit Mean M und Standardabweichung S dann die Wahrscheinlichkeit, dass der Preis, P n. Liegt zwischen L und U ist gegeben durch: Es gibt eine Menge von farbigen Zahlen Sicher. Wir beginnen mit der M ean - und S tandardabweichung der täglichen Gainfaktoren, dann der M ean und S tandard Abweichung über n Tage dann unter der Annahme einer lognormalen Verteilung, der M ean und S tandard Abweichung des Logarithmus Denken Sie daran: die Wahrscheinlichkeit (in der Magic Formula) ist die Wahrscheinlichkeit, dass der Gain Faktor (über n Tage) zwischen LP 0 und UP 0 liegt. Das ist das gleiche wie: ProbLP 0 Haben Sie ein Beispiel Okay, gut betrachten GE in den letzten n 20 Tage und. Doesnt, dass Magic Formel für die nächsten n Tage arbeiten Okay können mit dem heutigen GE Preis beginnen (das ist unsere P 0). Gut aussehen 20 Tage in die Zukunft, um eine Wahrscheinlichkeit, dass der Aktienkurs zwischen L und U liegen wird. Aber wir müssen entscheiden, welche historischen Daten wir verwenden, um M ean und S tandard Deviation zu berechnen. Wie vielleicht die letzten 150 Tage oder vielleicht. Dont haben Sie eine Kalkulationstabelle Yeah, es gibt ein Bild. Wie Abbildung 3. Diese 27 Wahrscheinlichkeit. Glauben Sie wirklich, dass Natürlich Dont biete ich eine Geld-zurück-Garantie auf meine Kalkulationstafeln Zum Download der. ZIPd-Tabelle, RIGHT - Klick auf Abbildung 3 und Save Target. Taugt es etwas. Diese Wahrscheinlichkeit Okay, heres, was gut tun: Nutzen Sie eine M ean und S tandard Abweichung auf der Grundlage der vergangenen D Tage (Beispiel D 150 Tage). Gut Anfang vor einem Jahr (das ist Dezember 2002) und Blick auf den Preis von GE-Lager zu diesem Zeitpunkt: Das ist unsere P 0. Wir schauen dann 20 Tage und schauen auf den Aktienkurs. Das ist P n für n 20. Dann sehen wir, ob der Aktienkurs P n 1,00 bis 3,00 höher als P 0 ist. Das heißt: L P 0 1 und U P 0 3. Wir wiederholen dies für jeden Tag von Dec02 bis Dec03. Dann sehen wir, wie oft der Aktienkurs in dem vorgeschriebenen Bereich liegen würde. Also werden U und L immer 1 und 3 höher als der Anfangspreis, rechts rechts, und n bleiben auf 20 Tage fixiert. Aber die Zauberformel Prozent hängt von Ihrem D ab. Rechts Ja, das bestimmt M und S. So gut tun dies für verschiedene Werte von D. Aber der tatsächliche Prozentsatz ändert sich nicht, recht Nr. Es hängt nur von den letzten Jahren tägliche Preise ab. Sie ändern sich nicht. Und Heres das Ergebnis für verschiedene Werte von D. Vorhersage n 20 Tage im Voraus: L P 0 1 und U P 0 3 So Sie überprüfen, um zu sehen, wenn der Preis, 20 Tage ist zwischen 1 und 3 höher als der aktuelle Preis. Nun, sahen, was die magische Formel sagt und was das eigentliche Ergebnis war, im vergangenen Jahr. Heres ein anderes Ergebnis für verschiedene U und L und n: Vorhersage n 30 Tage vor: L P 0 2 und U P 0 5 Das schaut 30 Tage in die Zukunft zu sehen, wenn der Preis um 2 bis 5 erhöht hat. Ja. Einige sind ziemlich mies, eh Ya gewinnen einige, ya verlieren einige.