Bollinger Bands Probability

Bandas de Bollinger: Introdução Anos atrás, quando eu corri pela Bollinger Bands. Eu pensei que eles eram bonitos. Os preços das ações saltando entre duas curvas, os limites U pper e L ower da banda e. Lembre-me. Bandas de Bollinger Olhamos para os últimos preços de ações n P 1. P 2. P n (onde incluímos P n o preço de hoje e onde P 0 é o preço n dias atrás) e calculamos sua média, P av. E seu Desvio Padrão, SD. Então, cada dia, traçamos os dois pontos: a U P av k SD b L P av - k SD Esses pontos traçam duas curvas e vemos o saldo atual do preço das ações entre as duas curvas, U e L. Como na Figura 1. Então, quais são n e k Você pode escolher qualquer coisa. Mas bem escolher n 20 dias e k 2 desvios padrão. Então você compra em L e vender em U Eu não disse isso Então o que você está dizendo que eu só quero olhar para Bandas Bollinger, mais uma vez, porque embora muitas vezes se calcula o SD (ou Volatilidade) dos retornos de ações. É estranho ver o SD dos preços das ações e. Como nas bandas de Bolli Sim, como em Bandas de Bollinger. Fizemos, ao mesmo tempo, tentamos encontrar uma relação entre as propriedades estatísticas dos retornos e dos preços. Aqui . O que queremos fazer agora é investigar por que se esperaria que os preços das ações oscilassem entre U e L. Quando consideramos o SD dos retornos diários. Muitas vezes assumimos que eles têm uma distribuição Normal. Caso em que é improvável que os retornos ficarão muito longe do retorno médio. Na verdade, seria de esperar que a maioria dos retornos para se situar dentro de 2 desvios padrão do retorno médio. Na verdade, se eles foram Normalmente distribuídos, a probabilidade de que os retornos estão dentro de dois SDs da média é X. No entanto, se considerarmos os preços. Esperamos também que eles fiquem (principalmente) dentro de 2 desvios padrão do preço médio P av. Isso é como escolher k 2, eh Exatamente Quando o preço de hoje é maior que U ou menor que L. Então sua parte externa que 2 S banda centrada em P av. Então poderíamos esperar que o preço de amanhã volte para a banda. Que diz algo sobre o preço de amanhã, eh E os últimos n 20 preços são Normalmente distribuídos O que você thnk Huh Você está me perguntando Isso foi uma pergunta retórica. Posso apenas ir para o resultado final. Huh Claro. Basta clicar aqui Distribuição dos Preços de Ações Suponha que, nos últimos n dias, os Fatores de Ganho diários sejam g 1. G 2. G 3. G n. Fatores de Ganho Sim, se um preço da ação vai de P para Pg em um dia, então g é o Gain Factor para esse dia. Por exemplo, g 1,056 corresponde a um retorno diário de 5,6. Então aqui está a pergunta: Nós temos o seguinte: Resultados O preço n dias atrás é dado como P 0. Os Fatores de Ganho diários, g, têm Meang M e Varianceg Var S 2. Estes são determinados a partir de dados históricos e são assumidos como independentes O Factor de Ganho n-dia G n P n / P 0 g 1 g 2 g 3. G n tem: M MeanG n Meang 1 Meang 2. Meang n M n a Média de um Produto o Produto dos Meios S 2 Variância G n (M 2 S 2) n - M 2n Veja isto Ok, agora bem supor que os gs são Lognormally distribuídos. Lognormal Eu pensei que você queria Normal Bem, sua prática comum de considerar ganhos diários (ou, no nosso caso, Gain Factors) para Lognormally ser distribuído. Além disso, torna a matemática mais fácil. Em qualquer caso, se g tem uma distribuição Lognormal, então g y y onde y log (g) tem uma distribuição Normal. Essa é a definição de Lognormal Uma vez que os ys são independentes Normalmente distribuídos números, sua soma também é Normalmente distribuídos. Isso torna o log (G n) Normalmente distribuído, portanto, G n é distribuído Lognormally. Lembre-se do que significa dizer que F (x) é a distribuição cumulativa para uma variável Y: Significa que a probabilidade de que um Y escolhido aleatoriamente seja menor que algum x é F (x) (como na Figura 2). Assim, para qualquer x e n gs aleatórios, qual é a probabilidade de que G n g 1 g 2 g 3. G n Figura 2 Mas, como dissemos, G n é Lognormally distribuído, então Y log (G n) é Normalmente distribuído. Suponha que chamamos N u, Média, SD a função de distribuição Normal cumulativa com média prescrita e Desvio Padrão. Então log (G n) tem uma distribuição cumulativa descrita por N u, Mean, SD onde Mean e SD são a média e desvio padrão de log (G n). Conhecemos a média e a SD de G n. Thats resultados 3. mas que sobre log (G n) Boa pergunta. De fato, para a distribuição lognormalmente distribuída, existe uma relação entre os Meios e os Desvios Padrões. Assim: Se M e S são a Média e o Desvio Padrão de G n. Então a Média eo Desvio Padrão do logaritmo é: M Log (I) Log (M) - (1/2) S 2 S 2 Variancelog (G n) log (1 S 2 / M 2). Assumindo que G n é Lognormally distribuído. Uma vez que temos agora rótulos para a média e SD de log (G n), podemos escrever o cumulativo distributon para log (G n) como: N u, M. S Probabilidade de que o Preço de Hoje esteja dentro de algum intervalo centrado no n-dia Média: P av Observe que, se P 0 1,00, então os números G 1. G 2. G 3. Etc. São apenas os preços de ações subseqüentes. Bem, suponha que é o caso. Huh Qual é o caso Que P 0 1,00 para que os produtos G k g 1 g 2. G k são os preços das ações. Bem stick P 0 em nossas fórmulas. mais tarde. Ok, temos esse preço de hoje P n g 1 g 2. G n é Lognormally distribuído com uma média conhecida e variância como dado é Resultados 5. Se a variável aleatória G tem uma distribuição Lognormal com Média e Variância dada, qual é a probabilidade de que G Youre me pergunte. Essa era uma pergunta retórica. Agora preste atenção. Estivemos aqui antes. Se G E quanto aos nossos preços das ações Sim, claro. Tenho certeza que você reconheceu o nosso G. Seu preço das ações de hoje G n. Assumindo que o preço inicial era P 0 1,00, n dias atrás. Na verdade, sabemos que a média e SD para usar nesta fórmula: M e S. Em outras palavras: A probabilidade de que G Então as chances de estar na banda Bollinger é. O que Se A é a probabilidade de ser menor que U e B é a probabilidade de ser menor que L. então. Seu B - A, eh Na verdade, seu A - B como em: N log (U), M. S) - N log (L), M. S) Nota: Lembre-se que estavam falando sobre a probabilidade de que o fator de ganho de n dias esteja entre dois números. Não confunda Gain Factors com retornos diários. Na verdade, um Gain Factor é 1 (retorno diário). A média dos fatores de ganho, thats M. É 1 maior que a média dos retornos diários. Se a média dos retornos diários for 0,0123 (isto é 1,23), então M 1,0123. Quando você vai inserir algum outro preço inicial. P 0. Diferente de 1.00 Agora. Os números U e L dados em aeb assumem um valor P 0 arbitrário. Para gerar os números apropriados para o caso P 0 1,00, wed divide cada um de U e L por P 0. Suponhamos weve dividido U e L por P 0. Bem chamar estes U U / P 0 e L L / P 0. Ok Agora estavam falando sobre o caso em que P 0 1,00 (como fizemos acima). Como vimos anteriormente, a probabilidade de que GP n / P 0 Por que você não dá apenas o resultado, ok Heres nosso resultado final: Assumindo n aleatória aleatória Fatores de Ganho que são Lognormally distribuídos com Média M e Desvio Padrão S então a probabilidade de que o preço , Pn. Vai encontrar-se entre L e U é dado por: Há um monte de números coloridos Claro. Começamos com o Desvio M ean e S tandard dos Fatores de Ganho diários e, em seguida, para o M ean e S tandard Desvio durante n dias depois, assumindo uma distribuição Lognormal, o M ean e S tandard Desvio do logaritmo Lembre-se: a probabilidade Fórmula Mágica) é realmente a probabilidade de que o Fator de Ganho (sobre n dias) esteja entre L / P 0 e U / P 0. Isso é o mesmo que: ProbL / P 0 Você tem um exemplo Ok, bem considerar GE sobre o passado n 20 dias e. Não que a fórmula mágica trabalho para os próximos dias n Ok permite começar com o preço de hoje GE (thats nosso P 0). Bem, olhe 20 dias para o futuro para obter uma probabilidade de que o preço das ações ficará entre L e U. Mas nós temos que decidir que dados históricos nós usamos para calcular esse M ean e S tandard Desvio. Como talvez os últimos 150 dias ou talvez. Você não tem uma planilha Sim, dá uma foto. Como a Figura 3. Essa 27 probabilidade. Você realmente acredita que, claro, eu não ofereço uma garantia de reembolso nas minhas planilhas. Para fazer o download da planilha. ZIPd, clique com o botão direito na figura 3 e salve o destino. É bom. Que a probabilidade Ok, heres o que bem fazer: Bem usar um M ean e S tandard Desvio com base no passado D dias (exemplo D 150 dias). Bem, comece há um ano (isso é dezembro, 2002) e olhe o preço de estoque de GE naquele tempo: Thats nosso P 0. Em seguida, olhar para frente 20 dias e olhar para o preço das ações. Thats P n para n 20. Então vemos se o preço das ações P n é 1,00 a 3,00 maior do que P 0. Isto é: L P 0 1 e U P 0 3. Repetimos isto para todos os dias de 02/12 a 03/12. Em seguida, vemos quantas vezes o preço da ação estava na faixa prescrita L So U e L será sempre 1 e 3 superior ao preço inicial, à direita, e n ficará fixado em 20 dias. Mas a porcentagem de Fórmula Mágica dependerá de sua D. Certo Sim, isso determina M e S. Tão bem fazer isso para vários valores de D. Mas a porcentagem real não vai mudar, certo Não. Depende apenas dos últimos anos preços diários. Eles não vão mudar. E Heres o resultado para vários valores de D. Prever 20 dias à frente: L P 0 1 e U P 0 3 Então você está verificando para ver se o preço, 20 dias, portanto, está entre 1 e 3 superior ao preço atual. Bem, estavam vendo o que a Fórmula Mágica diz eo que o resultado real foi, durante o ano passado. Heres outro resultado para diferentes U e L e n: Previsão n 30 dias à frente: L P 0 2 e U P 0 5 Que está olhando 30 dias no futuro para ver se o preço aumentou entre 2 e 5. Sim. Alguns são muito ruim, eh Ya ganhar alguns, ya perder alguns. Bollinger Band O que é um Bollinger Band Um Bollinger Band, desenvolvido pelo famoso comerciante técnico John Bollinger. É traçado dois desvios padrão longe de uma média móvel simples. Neste exemplo de bandas de Bollinger. O preço do estoque está entre parênteses por uma banda superior e inferior, juntamente com uma média móvel simples de 21 dias. Porque o desvio padrão é uma medida da volatilidade. Quando os mercados se tornam mais voláteis, as bandas se alargam durante períodos menos voláteis, as bandas se contraem. Carregar o leitor. BREAKING DOWN Bollinger Band Bandas de Bollinger são uma técnica de análise técnica altamente popular. Muitos comerciantes acreditam que quanto mais perto os preços se movem para a banda superior, mais overbought o mercado, e quanto mais perto os preços se deslocam para a banda inferior, mais oversold o mercado. John Bollinger tem um conjunto de 22 regras a seguir quando se utiliza as bandas como um sistema comercial. The Squeeze O squeeze é o conceito central de Bandas de Bollinger. Quando as bandas se aproximam, restringindo a média móvel, ela é chamada de aperto. Um aperto sinaliza um período de baixa volatilidade e é considerado pelos comerciantes como um sinal potencial de maior volatilidade futura e possíveis oportunidades de negociação. Por outro lado, quanto mais distantes as bandas se movem, mais provável é a chance de uma diminuição da volatilidade e maior a possibilidade de sair de um comércio. No entanto, essas condições não são sinais comerciais. As bandas não dão qualquer indicação quando a mudança pode ocorrer ou qual o preço de direção poderia mover. Aproximadamente 90 da ação do preço ocorrem entre as duas faixas. Qualquer breakout acima ou abaixo das bandas é um evento importante. O breakout não é um sinal comercial. O erro da maioria das pessoas é acreditar que esse preço bater ou exceder uma das bandas é um sinal para comprar ou vender. Breakouts não fornecem nenhuma pista quanto à direção e extensão do movimento futuro dos preços. Não um sistema independente Bollinger Bands não são um sistema de negociação autônomo. Eles são simplesmente um indicador projetado para fornecer aos comerciantes informações sobre a volatilidade dos preços. John Bollinger sugere usá-los com dois ou três outros indicadores não correlacionados que fornecem sinais mais diretos do mercado. Ele acredita que é crucial usar indicadores baseados em diferentes tipos de dados. Algumas de suas técnicas técnicas preferidas são a divergência / convergência média móvel (MACD), o volume no balanço e o índice de força relativa (RSI). A linha inferior é que as faixas de Bollinger são projetadas descobrir oportunidades que dão a investors uma probabilidade mais elevada do sucesso. Bandas de Bollinger Introdução: As faixas de Bollinger são uma ferramenta de troca técnica criada por John Bollinger nos 1980s adiantados. Elas surgiram da necessidade de bandas comerciais adaptativas e da observação de que a volatilidade era dinâmica, não estática como se acreditava na época. A finalidade de Bandas de Bollinger é fornecer uma definição relativa de alto e baixo. Por definição, os preços são elevados na banda superior e baixos na faixa inferior. Esta definição pode auxiliar no reconhecimento de padrões rigorosos e é útil na comparação da ação de preços com a ação de indicadores para chegar a decisões de negociação sistemáticas. Bollinger Bands consistem em um conjunto de três curvas desenhadas em relação aos preços dos títulos. A faixa média é uma medida da tendência de médio prazo, geralmente uma média móvel simples, que serve como base para a banda superior e banda inferior. O intervalo entre as bandas superior e inferior e a banda média é determinado pela volatilidade, tipicamente o desvio padrão dos mesmos dados que foram utilizados para a média. Os parâmetros padrão, 20 períodos e dois desvios padrão, podem ser ajustados para atender às suas necessidades. Saiba como usar Bollinger Bands: Bollinger On Bollinger Bands livro por John Bollinger, CFA, CMT Obter as 22 regras Bollinger Band Inscreva-se para receber e-mails ocasionais sobre Bollinger Bands, webinars e Johns mais recente trabalho. Nós nunca compartilhar suas informações John Bollingers Monthly Capital Growth Letter Análise e comentários sobre os mercados mais recomendações de investimento por John Bollinger. CGL Subscriber Area Dezembro 2016 Excerpt The Bounce Saltaremos o Bounce este ano, já que os mercados não estão configurando como deveriam para garantir um bom salto. As condições de Bounce Ideal são um pico nos preços das ações no início do ano, lotes de ações atingindo a nova lista de baixos como o ano chama a um fim, lotes de venda de impostos, eo dumping de ações como um produto de vestir janela de carteira. Nós não vemos qualquer um que este ano: Nós somos prováveis ​​sair perto das elevações do ano. Existem poucos ou nenhuns novos mínimos sendo feitos. A venda de impostos simplesmente não é um fator (ainda). E limpeza de janela é muito mais provável de envolver pânico compra de mercadoria boa do que venda de mercadoria ruim. Então estamos dando um passe no Bounce até o próximo ano.