Bollinger Bands Algorithmus

Ich habe Schwierigkeiten, eine Bollinger-Band-Strategie in R zu testen. Die Logik ist, dass ich eine Short-Position machen will, wenn die Close größer ist als die Upper Band und dann die Position schließen, wenn sie den Durchschnitt kreuzt. Ich möchte auch eine Long-Position nehmen, wenn die Close ist niedriger als die Lower Band, und schließen Sie die Position, wenn es den Durchschnitt überschreitet. So weit das ist, was ich habe: bbands lt - BBands (stockClose, n20, sd2) sig1 lt - Lag (ifelse (; stockClose gtbbandsup), - 1,0)) sig2 lt - Lag (ifelse (; stockClose ltbbandsdn), 1 , 0)) sig3 lt - Lag (ifelse (1)) sig lt - sig1 sig2 Hier bin ich stecken geblieben, wie nutze ich sig3, um die gewünschten Ergebnisse zu erhalten. Bollinger Bands Bollinger Bands sind ein Technischer Chart Indikator beliebt bei den Händlern über mehrere Finanzmärkte. Auf einem Chart sind Bollinger Bands zwei Bands, die den Marktpreis verteilen. Viele Händler verwenden sie in erster Linie zu überkauften und überverkauft Ebenen zu bestimmen. Eine gemeinsame Strategie ist zu verkaufen, wenn der Preis die obere Bollinger Band berührt und kaufen, wenn es die untere Bollinger Band trifft. Diese Technik funktioniert in der Regel gut in Märkten, die in einem konsistenten Bereich, auch als Bereich gebundenen Märkten. In dieser Art von Markt, springt der Preis von den Bollinger Bands wie ein Ball zwischen zwei Wänden hüpfen. Auch wenn die Preise manchmal zwischen Bollinger Bands springen, sollten die Bands nicht als Signale zum Kauf oder Verkauf angesehen werden, sondern eher als Tag. Wie John Bollinger erstmals anerkennen sollte, sind die Tags der Bands genau das - Tags, keine Signale. Ein Etikett der oberen Bollinger Band ist keineswegs ein Verkaufssignal. Ein Tag der unteren Bollinger Band ist nicht ein Kaufsignal. Preis kann oft die Band laufen. In diesen Fällen werden Händler, die versuchen zu verkaufen, wenn die obere Band getroffen wird oder kauft, wenn die untere Band getroffen wird, wird eine unerträgliche Reihe von Stop-outs oder schlechter, ein ständig wachsenden schwimmenden Verlust als Preis bewegt sich weiter und weiter weg von Der ursprüngliche Einstiegspunkt. Werfen Sie einen Blick auf das Beispiel unten von einem Preis zu Fuß die Band. Wenn ein Händler das erste Mal verkauft hätte, wurde die obere Bollinger Band markiert, er wäre tief im Rot gewesen. Vielleicht ist ein besserer Weg, um mit Bollinger Bands zu handeln, sie zu verwenden, um Trends zu messen. Mit Bollinger Bands, um einen Trend zu indizieren Ein gemeinsamer Klischee im Handel ist, dass die Preise reichen 80 der Zeit. Es gibt viel Wahrheit zu dieser Aussage, da sich die Märkte meist als Stiere und Bären für die Vorherrschaft kämpfen. Markttrends sind selten, weshalb der Handel ist nicht annähernd so einfach wie man denken könnte. Wenn wir den Preis auf diese Weise betrachten, können wir dann den Trend als Abweichung von der Norm (Bereich) definieren. Im Kern, Bollinger Bands messen und zeigen die Abweichung oder Volatilität des Preises. Dies ist der Grund, warum sie sehr hilfreich bei der Identifizierung eines Trends sein können. Mit zwei Sätzen von Bollinger Bands - einer, die mit dem Parameter 1 Standardabweichung und der anderen mit der typischen Einstellung von 2 Standardabweichung erzeugt wird, können wir uns den Preis auf eine andere Art und Weise anschauen. In der folgenden Tabelle sehen wir, dass, wenn die Preiskanäle zwischen den beiden oberen Bollinger Bands (1 SD und 2 SD weg von Mittelwert) der Trend steigt. Deshalb können wir den Bereich zwischen diesen beiden Bands als Kaufzone definieren. Umgekehrt, wenn Preiskanäle innerhalb der beiden unteren Bollinger Bands (1 SD und 2 SD), dann ist es in der Verkaufszone. Schließlich, wenn der Preis zwischen 1 SD Band und 1 SD Band wandert, ist es grundsätzlich in einem neutralen Bereich, und wir können sagen, dass es in keinem Land landet. Ein weiterer großer Vorteil von Bollinger Bands ist, dass sie sich dynamisch anpassen, wenn die Volatilität zunimmt und abnimmt. Infolgedessen werden die Bollinger Bands automatisch erweitert und mit der Preisaktion synchronisiert, wodurch ein genauer Trendumschlag entsteht. Fazit Als einer der populärsten Handelsindikatoren sind Bollinger Bands zu einem entscheidenden Werkzeug für viele technische Analytiker geworden. Durch die Verbesserung ihrer Funktionalität durch die Verwendung von zwei Sätzen von Bollinger Bands, können Händler eine größere Ebene der analytischen Raffinesse mit diesem einfachen und eleganten Werkzeug für Trends zu erreichen. Es gibt auch zahlreiche verschiedene Möglichkeiten, die Bollinger Band Kanäle einzurichten, die Methode, die wir hier beschrieben haben, ist eine der häufigsten Möglichkeiten. Während Bollinger Bands helfen können, einen Trend zu identifizieren, sehen wir im nächsten Abschnitt den MACD-Indikator an, mit dem die Stärke eines Trends gemessen werden kann. (Um auf andere Arten von Bands und Kanälen zu schauen, werfen Sie einen Blick auf Capture Profits mit Bands und Kanälen.) Bollinger Bands 8211 Momentum Model Trading Strategie (Setup) I. Trading Strategy Entwickler: John Bollinger (Bollinger Bands). Konzept: Trendtreue Handelsstrategie auf Basis von Bollinger Bands. Forschungsziel: Leistungsüberprüfung des 3-Phasen-Modells (longshortneutral). Spezifikation: Tabelle 1. Ergebnisse: Abbildung 1-2. Trade Setup: Long Trades: Closei 1 Gt UpperBandi 1. Kurze Trades: Closei 1 lt LowerBandi 1. Index: i Aktuelle Bar. Trade Entry: Long Trades: Ein Kauf bei der Open ist nach einem bullish Setup platziert. Kurze Trades: Ein Verkauf an der offenen ist nach einem bärischen Setup platziert. Trade Exit: Tabelle 1. Portfolio: 42 Futures-Märkte aus vier großen Marktsegmenten (Rohstoffe, Währungen, Zinssätze und Aktienindizes). Daten: 36 Jahre seit 1980. Testplattform: MATLAB. II. Sensitivitäts-Test Alle 3-D-Diagramme folgen 2-D-Konturdiagrammen für Profit Factor, Sharpe Ratio, Ulcer Performance Index, CAGR, Maximum Drawdown, Percent Profitable Trades und Avg. Win Avg. Verlustrate. Das endgültige Bild zeigt die Empfindlichkeit der Eigenkapitalkurve. Geprüfte Variablen: MALength Amp StDev (Definitionen: Tabelle 1): Abbildung 1 Portfolio Performance (Eingänge: Tabelle 1 Kommissionsverstärker Slippage: 0).