Better Bollinger Bands By Dennis Mcnicholl


Corrigindo bandas Bollinger Bandas Bollinger são amplamente utilizadas na comunidade comercial e são um componente chave de muitas estratégias comerciais. Por sua natureza, as bandas de Bollinger oferecem uma perspectiva particular do mercado. Mas essa perspectiva não é sem suas desvantagens. Este artigo apresentará uma abordagem revisada para o conceito de banda comercial com o objetivo de aprimorar significativamente o foco desta classe de indicadores. Ambos são válidos e compartilham um patrimônio comum, mas são bastante diferentes em avaliação e em aplicação. A derivação aqui é denominada banda de volatilidade. Este artigo explica por que essa derivação é necessária e como ela é construída e fornece resultados de testes preliminares de alto nível. Embora as bandas de volatilidade sejam originais em design e execução, elas foram inspiradas pelo trabalho de Dennis McNichollrsquos para melhorar as bandas de Bollinger no final da década de 1990 (ldquoBetter Bollinger Bands, em outubro de 1998). Houston, temos um problema popularizado por John Bollinger, que lhes deu seu nome, as bandas de Bollinger são simplesmente uma parcela de um múltiplo do desvio padrão do preço de sua média móvel simples (SMA), tanto acima como abaixo. Com o uso do desvio padrão, devemos esperar razoavelmente que a distribuição do preço em torno da média deve estar em conformidade com a normalidade estatística ou se aproximar dela. Infelizmente, este não é o caso das bandas de Bollinger e levou a uma busca para corrigir o problema. Com base nas observações das bandas de Bollinger, aqui estão alguns dos problemas: bull Eles são ensaiados com alto atraso, já que praticamente todos os indicadores SMA são. Conseqüentemente, o usuário deve estar atento ao atraso no que as bandas apresentam. Touro Eles não cobrem o preço de forma consistente com uma distribuição gaussiana. Ou seja, 68,2 dos preços devem ser encontrados dentro de um desvio padrão da média da amostra, 95,4 dos preços devem ser encontrados dentro de dois desvios padrão da média, etc. Isso será descrito como a relação de faixa de preço. Embora possa ser debatido se as variações diárias de preços são normalmente distribuídas, a relação de banda de preço de Bollinger pode ser dita para oferecer pouca ou nenhuma informação de uma perspectiva probabilística. Touro A relação de faixa de preço não é invariante em escala. Ou seja, a relação de banda de preço de um desvio padrão dado não permanece constante à medida que os intervalos de tempo aumentam. Por exemplo, veja o seguinte com base nos preços SampP 500 com bandas 2xSD: bandas de Bollinger de 160 bar: Rácio de faixa de preço 83,7 Bandas de Bollinger de 80 bar: Rácio de faixa de preço 86,2 Bandas de Bollinger de 20 bar: Rácio de faixa de preço 88,5 Touro O movimento do As bandas contra a média móvel não se correlacionam com a volatilidade histórica. Ver como as bandas de Bollinger se destinam, em parte, a refletir mudanças na volatilidade, isso é um problema. Felizmente, esses problemas podem ser resolvidos de forma prática. Ao abordar sistematicamente cada uma dessas questões, por sua vez, podemos construir um indicador que complementa em vez de substituir as bandas de Bollinger e fornece uma útil ferramenta de troca adicional. A solução também é mais simples do que o previsto. Bandas de volatilidade Vamos ver como essas chamadas bandas de volatilidade abordam algumas dessas questões antes de explicar como as bandas são construídas. Talvez a melhor maneira de demonstrar isso é com um gráfico (veja ldquoVolatile solution, rdquo left). Neste gráfico do SampP 500, itrsquos limita com quanta força as bandas de volatilidade afetam as mudanças de preços em relação às giroses lentas e às vezes selvagens e largas das bandas de Bollinger. As bandas de volatilidade conseguem isso através da aplicação de uma média móvel de baixa lag e calculando o desvio padrão do preço em relação a essa média móvel. Observe que a função de desvio padrão ldquostandardrdquo é uma ferramenta inadequada para isso. O resultado é trocar bandas com baixo atraso. Letrsquos verá como efetivamente essas bandas encapsulam os preços SampP 500 em 2xSD: bandas de volatilidade de 160 bar: relação de faixa de preço 94,6 bandas de volatilidade de 80 bar: relação de faixa de preço 95,3 bandas de volatilidade de 20 bar: relação de faixa de preço 95,7 Para validar este ponto, vamos Olhar para os números para 1xSD: bandas de volatilidade de 160 bar: Rácio de faixa de preço 65,0 Bandas de volatilidade de 80 bar: Rácio de faixa de preço 66,9 Bandas de volatilidade de 20 barras: Rácio de faixa de preço 67,8 David Rooke é um comerciante profissional e independente de TI e Pesquisador com sede em Berkshire, Reino Unido. Seu foco principal é modelar índices financeiros e planejar riscos. 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