Trading system standardavvikelsen

Hur skulle jag ta reda på hur många baspunkenter två standardavvikelser är baserat på det aktuella spotpriset. Exempelvis handlar SampP 500 om cirka 1671.20. Vad är två standardavvikelser - det här numret För att förena problemet, är min förståelse att standardavvikelsen baseras på en tidsserie, det vill säga historiska data, men hur långt tillbaka ska data gå. Vilken tidsperiod ska jag använda frågade maj 20 13 vid 14 : 44 Första tillvägagångssätt Formeln för standardavvikelse är ganska enkel både i diskreta och kontinuerliga fall. Det är mest säkert att använda det diskreta fallet när man arbetar med justerade slutkurser. När du har beräknat standardavvikelsen för en given tidsperiod, är nästa uppgift (i det enklaste fallet) att beräkna medelvärdet av samma period. Detta gör det möjligt att ungefär approximera distributionen, vilket kan ge dig alla möjliga testbara hypoteser. Två standardavvikelser () bort från medelvärdet () ges av: Det ger ingen mening att prata om två standardavvikelser från priset, om inte priset är medelvärdet eller någon annan statistik för en viss tidsperiod. Normalt ser du på hur långt priset är från medelvärdet, t. ex. faller priset två eller tre standardavvikelser bort från medelvärdet eller någon annan teknisk indikator som genomsnittlig True Range (ett exponentiellt glidande medelvärde av True Range), en viss stödnivå, en annan säkerhet etc. För det mesta av detta svar, Ill anta att använda medelvärdet för den valda tidsperioden som en bas. Svaret är dock fortfarande mer komplicerat än många människor inser. Som jag sa tidigare, för att beräkna standardavvikelsen, måste du bestämma om en tidsperiod. Du kan till exempel använda SampP 500-data från Yahoo Finance och beräkna standardavvikelsen för alla justerade stängningskurser sedan 3 januari 1950. Nedladdning av data till Stata och tillämpning av kommandot sammanfattar mig: Problemet Som du säkert kan se, , dessa siffror ger inte mycket mening. Titta på data kan vi se att SampP 500 inte har handlats nära 424.4896 sedan november 1992. Det är uppenbart att vi inte kan anta att detta betyder och standardavvikelse som representativ för nuvarande marknadsförhållanden. Dessutom skulle dessa siffror innebära att SampP 500 för närvarande handlar med nästan tre standardavvikelser från dess medelvärde, vilket för många fördelar är en mycket osannolik händelse. Den stora lågkonjunkturen, kvantitativ lättnad etc. kan ha förändrat marknaden avsevärt, men inte i så stor utsträckning. Problemet härrör från det faktum att säkerhetspriserna oftast är icke-stationära. . Det innebär att den underliggande fördelningen från vilken säkerhetspriserna dras flyttas genom tid och rum. Till exempel kan priserna normalt distribueras på 50-talet, sedan gamma distribuerat på 60-talet på grund av en chock, sedan normalt distribuerad igen på 70-talet. Detta innebär att beräkna sammanfattande statistik, t. ex. medelvärde, standardavvikelse etc. är väsentligen meningslösa för tidsperioder där priserna kan följa flera fördelningar. Av detta och andra skäl är det i sin standardpraxis att titta på standardavvikelsen för avkastning eller skillnader istället för priser. Jag behandlade i detalj skälen till detta och olika förfaranden att använda i ett annat svar. Kort sagt kan du beräkna den första skillnaden för varje period, vilket bara är skillnaden mellan slutkursen för den perioden och slutkursen för föregående period. Detta ger vanligtvis dig en stationär process, från vilken du kan få mer meningsfulla värden av standardavvikelsen, medelvärdet etc. Låt oss använda SampP500 som ett exempel igen. Den här gången använder jag emellertid bara data från 1990 och framåt, för enkelhetens skull (och för att göra graferna lite hanterbara). Sammanfattningsstatistiken ser ut så här: och grafen ser ut så här är medelvärdet den centrala horisontella röda linjen, och de övre och nedre raderna anger en standardavvikelse över respektive under genomsnittet. Som du kan se visar grafen att det fanns långa perioder i vilka indexet var prissatt långt utanför detta intervall. Även om detta kan vara fallet, visar grafen definitivt en trend, tillsammans med några till synes exogena chocker (se mitt länkade svar). Med den första skillnaden ger emellertid denna sammanfattande statistik: med ett diagram så här: Det ser mycket mer rimligt ut. I lågkonjunkturer förefaller priset mycket mer flyktigt, och det bryter mot de - en standardavvikelse linjen som anges i diagrammet. Detta är bara en enkel sammanfattning, men med första skillnaden som en del av det bredare processen med detrendingdecomposing en tidsserie är ett bra första steg. Flytta medelvärdenBollingerband För vissa tekniska indikatorer är dock stationär inte relevant. Detta är fallet för vissa typer av glidande medelvärden och deras associerade indikatorer. Ta till exempel Bollinger-band. Det här är tekniska indikatorer som visar ett antal standardavvikelser över och under ett glidande medelvärde. Liksom varje beräkning av standardavvikelse, glidande medelvärde, statistik etc. behöver de data under en viss tidsperiod. Analytikern väljer ett visst antal historiska perioder, t. ex. 20, och beräknar det glidande medlet för de många tidigare perioderna och flyttrullningsstandardavvikelsen för samma perioder också. Bollinger-banden representerar värdena ett visst antal standardavvikelser bort från det rörliga genomsnittet vid en given tidpunkt. På den här punkten kan du beräkna värdet två standardavvikelser bort från värdet, men det krävs fortfarande det historiska aktiekursen (eller åtminstone det historiska rörliga genomsnittet). Om du bara gav priset i isolation, så är du inte lycka till. Flyttande medelvärden kan indirekt sidostepa några av de stationära problem som jag beskrivit ovan eftersom det är enkelt att uppskatta en tidsserie med en process byggd av ett glidande medelvärde (specifikt en automatisk regressiv glidande medelprocess) men tidsseriernas ekonometri är ett ämne för en annan dag. Stata-koden Jag brukade generera diagram och sammanfattningsstatistik: tack John, jag tycker att det är vettigt att se på skillnader, den tekniska indikatorens genomsnittliga True Range (ATR) gör det här, men även med den kunskapen kan vi säga ATR 10 över senaste 30 dagarna, hur skulle jag bestämma två standardavvikelser bort från nuvarande pris. För det andra, vilka överväganden ska jag göra när jag väljer en tid för att göra mitt genomsnitt för ett aktieindex ndash CQM 20 maj 13 kl 15:32 Den genomsnittliga True Range är ett exponentiellt rörligt medelvärde, vilket är helt annorlunda än standardavvikelsen . Båda används för att beräkna volatilitet. men beräkningarna och motiveringen bakom dem är helt olika. Skaparen av ATR rekommenderar en 14-dagarsperiod. men jag kan inte tillräckligt betona att detta inte är standardavvikelsen. så fråga om att 2 standardavvikelser bort från priset inte är relaterade till ATR. ndash John Bensin Maj 20 13 kl 15:55 Du kan beräkna standardavvikelsen för True Range (inte den genomsnittliga True Range, bara True Range). Detta är bara en lite snyggare version av den första skillnaden. Se dock mina första stycken. Det är inte meningslöst att prata om två standardavvikelser från priset. Du skulle titta på priset i förhållande till något annat riktmärke, t. ex. medelvärdet, ATR, supportnivå etc. ndash John Bensin Maj 20 13 kl 16:03 Standardavvikelse är en matematisk term som är användbar på många områden. Det kan anses vara ett mått på hur täta datapunkterna är i genomsnittet. Om det finns konsistens i mätsystemet, kan en punkt som är två standard från medelvärdet betraktas som en outlier. Det behöver inte ens vara tidsbaserad. Vi kan säga att ett barn födt mindre än X pund är mer än 2 standardavvikelser under genomsnittet. Att använda det för att titta på ett pris eller ett indexvärde gör inte mycket mening eftersom många förväntar sig att det ska vara långsiktig tillväxt. Till exempel skulle du aldrig säga att du kommer att köpa en ny jacka för ditt barn när de är två standardavvikelser över deras genomsnittliga höjd. Du kan säga att du kommer att köpa eller sälja ett finansiellt instrument när PE-förhållandet är 2 standardavvikelser från något genomsnitt. Det kan vara medelvärdet av den långsiktiga historien, eller indexet eller sektorn. Du kan göra samma sak för vinst per aktie eller många andra affärer med finansiell statistik. En standardavvikelse beräknad från en tidsserie förutsätter att mätningen normalt kommer att ligga med vissa gränser. Och det som avviker från dessa gränser är ett tecken på rätt tid att köpa eller sälja. Standardavvikelse och variation 13 Område och genomsnittlig absolut avvikelse Sortimentet är det enklaste måttet på dispersion, i vilken utsträckning data varierar från dess mått på central tendens . Dispersion eller variabilitet är ett koncept som omfattas omfattande i CFA-läroplanen, eftersom det betonar risker, eller chanserna att en investering inte kommer att nå sitt förväntade resultat. Om någon investering har två dimensioner - en som beskriver risk, en som beskriver belöning - då måste vi mäta och presentera båda dimensionerna för att få en uppfattning om investeringens sanna natur. Medelavkastning beskriver den förväntade belöningen, medan dispersionsåtgärderna beskriver risken. Range Range är helt enkelt den högsta observationen minus den lägsta observationen. För data som är sorterad bör det vara enkelt att hitta maximala minimivärden och beräkna intervallet. Appellen i intervallet är att det är enkelt att tolka och lätt att beräkna nackdelen är att med hjälp av bara två värden kan det vara vilseledande om det finns extrema värden som visar sig vara mycket sällsynta och det kan inte rättvis representera hela distribution (alla resultat). Mean Absolute Deviation (MAD) MAD förbättras i intervallet som en indikator för dispersion genom att använda all data. Det beräknas med: 1. Med skillnaden mellan varje observerat värde och medelvärdet, vilket är avvikelsen 2. Använd absolutvärdet för varje avvikelse, lägg alla avvikelser samman 3. Dela med n, antalet observationer. 13 Exempel: För att illustrera, tar vi ett exempel på sex medelstora fonder, där den femåriga årliga avkastningen är 10,1, 7,7, 5,0, 12,3, 12,2 och 10,9. Svar: Range Maximum - Minimum (12.3) - (5.0) 7.3 Genomsnittlig avvikelse börjar med att hitta medelvärdet: (10,1 7,7 5,0 12,3 12,2 10,9) 6 9,7. Var och en av de sex observationerna avviker från 9.7 den absoluta avvikelsen ignorerar -. 1 st. 10,1 - 9,7 0,4 3 rd. 5,0 - 9,7 4,7 5 th. 12,2 - 9,7 2,5 2 nd. 7,7 - 9,7 2,0 4 th. 12,3 - 9,7 2,6 6 th. 10,9 - 9,7 1,2 Nedan summeras de absoluta avvikelserna och divideras med 6: (0,4 2,0 ​​4,7 2,6 2,5 1,2) 6 13,46 2,233333, eller avrundad, 2,2. 13 Variansvariation (2) är ett mått på dispersion som i praktiken kan vara lättare att applicera än genomsnittlig absolut avvikelse eftersom den avlägsnar - tecken genom kvadrering av avvikelserna. Återgå till exemplet på medelstark fonder, vi hade sex avvikelser. För att beräkna varians tar vi kvadraten för varje avvikelse, lägger till villkoren tillsammans och delas med antalet observationer. 13 Varians (0,16 4,0 22,09 6,76 6,25 1,44) 6 6,77833. Variansen ligger inte i samma enheter som underliggande data. I detta fall uttrycks det som 6.7833 kvadrerat - svårt att tolka om du inte är en matematisk expert (procent kvadrerad). Standardavvikelse Standardavvikelse () är kvadratroten av variansen, eller (6.7833) 12 2.60. Standardavvikelsen uttrycks i samma enheter som data, vilket gör det lättare att tolka. Det är den mest använda mängden dispersion. Våra beräkningar ovan gjordes för en befolkning på sex fonder. I praktiken är en hel population antingen omöjlig eller opraktisk att observera, och med hjälp av provtagningstekniker uppskattar vi befolkningsvariationen och standardavvikelsen. Provvariantformeln är mycket lik befolkningsvarianansen, med ett undantag: i stället för att dividera med n observationer (där n populationstorlek) delas vi av (n - 1) grader av frihet, där n provstorlek. Så, i vårt fondfond, om problemet beskrivs som ett urval av en större databas med medelkapitalfonder, beräknar vi variansen med n-1 frihetsgrader. Provavvikelse (s 2) (0,16 4,0 22,09 6,76 6,25 1,44) (6 - 1) 8,14 Provstandardavvikelse (s) Provstandardavvikelse är kvadratroten av provvariant: Faktum är standardavvikelsen så allmänt använd, eftersom, till skillnad från varians , uttrycks i samma enheter som originaldata, så det är lätt att tolka och kan användas på distributionsgrafer (t. ex. normalfördelning). Semivarians och målsemivarians 13Semivarians är ett riskmått som fokuserar på risken för nackdel. och definieras som den genomsnittliga kvadrerade avvikelsen under medelvärdet. Att beräkna en semivarians börjar med att använda endast dessa observationer under medelvärdet, det vill säga några observationer vid eller över medelvärdet ignoreras. Därifrån liknar processen samma datavarians. Om en returfördelning är symmetrisk är semivariansen exakt hälften av variansen. Om fördelningen är negativt skevad, kan semivarians vara högre. Tanken bakom semivarians är att fokusera på negativa resultat. Målsivarians är en variation av detta koncept, med tanke på endast de kvadratiska avvikelserna under ett visst mål. Till exempel, om en fond har en genomsnittlig kvartalsvis avkastning på 3,6, kanske vi bara vill fokusera på kvartaler där resultatet är -5 eller lägre. Target semivarians eliminerar alla kvartaler över -5. Därifrån följer processen med att beräkna målet semivarians samma procedur som andra variansåtgärder. Chebyshevs Ojämlikhet Chebyshevs ojämlikhet anger att andelen observationer inom k ​​standardavvikelser för ett aritmetiskt medelvärde är minst 1 - 1 k 2. för alla k gt 1. 13 av standardavvikelser från medelvärdet (k) 13 Chebyshevs-ojämlikhet 13 1 - 1 ( 4) 2. eller 1 - 116 eller 1516 13 Med tanke på att 75 av observationerna faller inom två standardavvikelser, om en fördelning har en årlig medelavkastning på 10 och en standardavvikelse på 5, kan vi konstatera att i 75 år, avkastningen kommer att ligga var som helst från 0 till 20. Under 25 år kommer den att vara antingen under 0 eller över 20. Med tanke på att 89 faller inom tre standardavvikelser, betyder det att i 89 år kommer avkastningen att ligga inom en intervallet -5 till 25. Elva procent av tiden det inte brukar. Senare lär vi oss att för så kallade normala fördelningar, förväntar vi oss att cirka 95 av observationerna faller inom två standardavvikelser. Chebyshevs ojämlikhet är mer generell och antar inte en normal fördelning, det vill säga den gäller alla formade fördelningar. Variationskoefficient Variationskoefficienten (CV) hjälper analytikern att tolka relativ dispersion. Med andra ord är ett beräknat standardavvikelse värde bara ett tal. Indikerar detta tal hög eller låg dispersion Variationskoefficienten bidrar till att beskriva standardavvikelsen i förhållande till dess medelvärde med denna formel: 13 Där: s provstandardavvikelse, X-provvärde 13 Sharpe-förhållande Sharpe-förhållandet är ett mått på riskavkastning av en investeringsskydd eller portfölj. Det börjar med att definiera meravkastning, eller den procentuella avkastningen på en säkerhet över den riskfria räntan. I den här vyn är den riskfria räntan en lägsta kurs som någon säkerhet ska tjäna. Högre priser är tillgängliga förutsatt att man tar högre risk. Sharpe-förhållandet beräknas genom att dela förhållandet mellan meravkastning och standardavvikelsen. 13 Formel 2.19 Sharpe-förhållande (genomsnittlig avkastning) - avkastning av avkastning (standardfri avkastning) 13 Exempel: Sharpe-förhållande Om en tillväxtmarknadsfond har en historisk genomsnittlig avkastning på 18,2 och en standardavvikelse på 12,1 och avkastningen på tre - monterade sedlarna (vår proxy för en riskfri räntesats) var 2,3, Sharpe-förhållandet (18,2) - (2,3) 12,1 1,31. Med andra ord, för varje 1 av ytterligare risk vi accepterar genom att investera i denna tillväxtmarknadsfond, belönas vi med ett överskott på 1,31. En del av anledningen till att Sharpe-förhållandet har blivit populärt är att det är ett lättförståeligt och tilltalande koncept för utövare och investerare. Bollinger Bands Bollinger Bands Inledning Utvecklat av John Bollinger, Bollinger Bands är volatilitetsband placerade över och under ett rörligt medelvärde. Volatiliteten baseras på standardavvikelsen. vilket förändras när volatiliteten ökar och minskar. Banden breddas automatiskt när volatiliteten ökar och smal när volatiliteten minskar. Denna dynamiska karaktär av Bollinger Bands betyder också att de kan användas på olika värdepapper med standardinställningarna. För signaler kan Bollinger Bands användas för att identifiera M-Tops och W-Bottoms eller för att bestämma styrkan i trenden. Signaler härrörande från förminskande BandWidth diskuteras i diagramskolan artikeln på BandWidth. Obs! Bollinger Bands är ett registrerat varumärke som tillhör John Bollinger. SharpCharts Beräkning Bollinger Bands består av ett mellanband med två ytterband. Mellanbandet är ett enkelt glidande medelvärde som vanligtvis är inställt på 20 perioder. Ett enkelt glidande medel används eftersom standardavvikelsesformeln också använder ett enkelt glidande medelvärde. Utsiktsperioden för standardavvikelsen är densamma som för det enkla glidande medlet. De yttre banden är vanligtvis 2 standardavvikelser över och under mittbandet. Inställningarna kan anpassas för att passa egenskaperna hos vissa värdepapper eller handelsstilar. Bollinger rekommenderar att man gör små stegvisa anpassningar till standardavvikelsen multiplikatorn. Ändring av antalet perioder för glidande medel påverkar också antalet perioder som används för att beräkna standardavvikelsen. Därför krävs endast små justeringar för standardavvikelsen multiplikatorn. En ökning av den glidande genomsnittliga perioden ökar automatiskt antalet perioder som används för att beräkna standardavvikelsen och skulle också motivera en ökning av standardavvikelsen multiplikatorn. Med en 20-dagars SMA och 20-dagars standardavvikelse sätts standardavvikelsen multiplicerare till 2. Bollinger föreslår att standardavvikelse multiplikatorn ökas till 2,1 för en SMA på 50 år och att standardavvikelsen multipliceras till 1,9 för en 10-period SMA. Signal: W-Bottoms W-Bottoms var en del av Arthur Merrill039s arbete som identifierade 16 mönster med en grundläggande W-form. Bollinger använder dessa olika W-mönster med Bollinger Bands för att identifiera W-Bottoms. En W-Bottom bildas i en downtrend och innebär två reaktionslågor. I synnerhet söker Bollinger efter W-Bottoms där den andra låga är lägre än den första, men håller sig över det lägre bandet. Det finns fyra steg för att bekräfta en W-Bottom med Bollinger Bands. För det första bildar en reaktion låga former. Denna låga är vanligtvis, men inte alltid, under det nedre bandet. För det andra finns det en studsa mot mittbandet. För det tredje finns det ett nytt pris som är lågt i säkerheten. Denna låga håller sig över det nedre bandet. Förmågan att hålla över det lägre bandet på testet visar mindre svaghet vid den senaste nedgången. För det fjärde är mönstret bekräftat med en stark dragning från den andra låga och en motståndsbrott. Diagram 2 visar Nordstrom (JWN) med en W-botten i januari-februari 2010. För det första bildade aktien en reaktion låg i januari (svart pil) och bröt under underbandet. För det andra var det en studsning över mittenbandet. För det tredje flyttade beståndet under januari månad och höll över det nedre bandet. Trots att 5-Feb-spiken låg bröt underbandet, beräknas Bollinger Bands med slutkurs, så signaler bör också baseras på slutkurs. För det fjärde ökade beståndet med växande volym i slutet av februari och bröt över början av februari högt. Diagram 3 visar Sandisk med en mindre W-botten i juli-augusti 2009. Signal: M-Tops M-Tops var också en del av Arthur Merrill039s arbete som identifierade 16 mönster med en grundläggande M-form. Bollinger använder dessa olika M-mönster med Bollinger Bands för att identifiera M-Tops. Enligt Bollinger är toppar oftast mer komplicerade och ritade än bottnar. Dubbel toppar, huvud och axlar mönster och diamanter representerar utvecklande toppar. I sin mest grundläggande form liknar en M-Top en dubbeltopp. Reaktionshöjderna är dock inte alltid lika. Den första höga kan vara högre eller lägre än den andra höga. Bollinger föreslår att man letar efter tecken på icke-bekräftelse när en säkerhet skapar nya höjder. Detta är i grunden motsatsen till W-Bottom. En icke-bekräftelse sker med tre steg. För det första släpper en säkerhet en reaktion högt över övre bandet. För det andra finns det en dragback mot mittbandet. För det tredje flyttar priserna över den tidigare höga, men misslyckas med att nå det övre bandet. Detta är ett varningsskylt. Oförmågan hos den andra reaktionen högt att nå övre bandet visar avtagande momentum, vilket kan förskjuta en trendomvandling. Slutlig bekräftelse kommer med en supportavbrott eller baisseindikator. Diagram 4 visar Exxon Mobil (XOM) med en M-Top i april-maj 2008. Aktien flyttade över övre bandet i april. Det fanns en pullback i maj och sedan ett annat tryck över 90. Även om beståndet rörde sig över övre bandet på en intradag, stängde den inte över övre bandet. M-Top bekräftades med en supportavbrott två veckor senare. Observera också att MACD bildade en baisse divergens och flyttade under sin signallinje för bekräftelse. Diagram 5 visar Pulte Homes (PHM) inom en uptrend i juli-augusti 2008. Priset översteg det övre bandet i början av september för att bekräfta uppgången. Efter en återgång under 20-dagars SMA (mitten Bollinger Band) flyttade lagret till en högre högt över 17. Trots det här nya höget för flytten gick priset inte över övre bandet. Detta blinkade ett varningsskylt. Aktien bröt stöd en vecka senare och MACD flyttade under sin signallinje. Observera att denna M-top är mer komplex eftersom det finns lägre reaktionshöjningar på vardera sidan av toppen (blå pil). Denna utvecklande topp bildade ett litet huvud och axelmönster. Signal: Walking the Bands Flyttar över eller under bandet är inte signaler per se. Som Bollinger sätter det, rör sig som berör eller överstiger band är inte signaler, utan snarare taggar. På framsidan av det visar ett drag till övre bandet styrkan, medan en skarp rörelse till det nedre bandet visar svaghet. Momentumoscillatorer fungerar mycket på samma sätt. Överköpt är inte nödvändigtvis bullish. Det tar styrka att nå överköpta nivåer och överköpta förhållanden kan sträcka sig i en stark uppgång. På samma sätt kan priserna gå med bandet med många handen under en stark uppträngning. Tänk på det en stund. Övre bandet är 2 standardavvikelser över det 20-åriga enkla glidande medlet. Det tar en ganska stark prisrörelse att överstiga detta övre band. Ett övre bandslag som inträffar efter att ett Bollinger Band bekräftat W-Bottom skulle signalera starten på en uptrend. Precis som en stark uptrend producerar många övre band taggar, är det också vanligt att priserna aldrig når det lägre bandet under en uptrend. 20-dagars SMA fungerar ibland som stöd. Faktum är att dips under 20-dagars SMA ibland ger köpmöjligheter innan nästa band av övre bandet. Diagram 6 visar Air Products (APD) med en överskott och stänger över övre bandet i mitten av juli. Först märker du att detta är en stark ökning som bröt över två motståndsnivåer. En stark uppåtriktad kraft är ett tecken på styrka, inte svaghet. Handeln blev platt i augusti och den 20-dagars SMA flyttade i sidled. Bollinger-banden minskade, men APD stängde inte under underbandet. Priserna, och den 20-dagars SMA, kom upp i september. Sammantaget stängde APD över övre bandet minst fem gånger under en fyra månadersperiod. Indikatorfönstret visar 10-åriga varukanalsindex (CCI). Dips under -100 anses vara överlåtna och flyttar tillbaka över -100 signal början av en oversold-studsning (grön streckad linje). Övre bandtaggen och breakout startade uptrend. CCI identifierade sedan handlingsbara utdrag med dips under -100. Detta är ett exempel på att kombinera Bollinger Bands med en momentumoscillator för handelssignaler. Diagram 7 visar Monsanto (MON) med en promenad nerför underbandet. Beståndet bröt i januari med en supportbrytning och stängde under underbandet. Från mitten av januari till början av maj stängde Monsanto under underbandet minst fem gånger. Observera att beståndet inte stängde över övre bandet en gång under denna period. Stödbrottet och början nära under underbandet signalerade en nedåtgående trend. Som sådant användes 10-åriga råvarukanalindex (CCI) för att identifiera kortsiktiga överköpta situationer. Ett drag över 100 är överköpt. Ett drag tillbaka under 100 signalerar en återupptagning av downtrend (röda pilar). Systemet utlöste två goda signaler i början av 2010. Slutsatser Bollinger Bands reflekterar riktning med 20-årig SMA och volatilitet med överklockorna. Som sådan kan de användas för att avgöra om priserna är relativt höga eller låga. Enligt Bollinger borde bandet innehålla 88-89 prisåtgärder, vilket gör en rörelse utanför banden signifikant. Tekniskt sett är priserna relativt höga när de är över det övre bandet och relativt låga när de ligger under underbandet. Relativ hög bör dock inte betraktas som baisse eller som säljsignal. På samma sätt bör relativt lågt inte anses vara hausse eller som en köpsignal. Priserna är höga eller låga av en anledning. Som med andra indikatorer är Bollinger Bands inte avsedda att användas som fristående verktyg. Chartister ska kombinera Bollinger Bands med grundläggande trendanalys och andra indikatorer för bekräftelse. Bands och SharpCharts Bollinger Bands finns i SharpCharts som prisöverlagring. Som med ett enkelt rörligt medelvärde bör Bollinger Bands visas ovanpå ett prissätt. När du väljer Bollinger Bands visas standardinställningen i parametervinduet (20,2). Det första numret (20) anger perioderna för det enkla glidande medlet och standardavvikelsen. Det andra talet (2) anger standardavvikelse multiplikatorn för de övre och nedre banden. Dessa standardparametrar anger bandets 2 standardavvikelser över det enkla glidande medlet. Användare kan ändra parametrarna för att passa deras kartläggningsbehov. Bollinger Bands (50,2,1) kan användas för en längre tidsram eller Bollinger Bands (10,1,9) kan användas för en kortare tidsram. Klicka här för ett liveexempel. Stocks amp Commodities Tidskriftsartiklar: