Bollinger Bands Garch

Volatilität und Bollinger-Banden Es ist allgemein bekannt, dass Bollinger-Bänder (Preisniveauabweichung zu einem gleitenden Durchschnitt des Preises hinzugefügt) ein Indikator für die Volatilität sind. Expanding Bands 8211 höhere Volatilität, Quetschung Bänder 8211 niedrigere Volatilität. Ein bisschen googeln und Sie bekommen die Idee. Meiner Meinung nach 8211 that8217s falsch, es sei denn, man verwendet eine verdrehte Definition der Volatilität. Let8217s betrachten zwei mögliche Szenarien: Die Preise steigen 1 für 10 Tage in Folge. Die Preise steigen um 1, nach 1 für die gleichen 10 Tage. Welche ist Ihrer Meinung nach stärker volatil Was denken Sie, ist die Schlussfolgerung, die auf dem Bollinger-Banden-Indikator basiert Auf der obigen Abbildung ist zu sehen, dass laut unserem Indikator die Volatilität im ersten Szenario deutlich höher ist. Die Figur zeigt auch den Grund 8211 die Standardabweichung ist einfach die quadratischen Abstände vom Mittelwert. Im ersten Fall fügen die Quadrate der großen Abstände über den Anfang und das Ende der Periode viel hinzu. Alles in allem 8211 genau das Gegenteil von dem, was hätte ich gedacht 8211 würde ich lieber meine Indikator zu bestimmen, dass die Volatilität im zweiten Fall höher ist. Ich kann mich für die Volatilität etwa gleich halten. Aber ein Faktor von sechs ist viel zu viel: Ziemlich klar 8211, wenn die Preise nicht zu weit von der Mittelwert (der zweite Fall) gehen, die Bands Vertrag. Der Grund für dieses Verhalten ist, dass die Preisreihe nicht stationär ist: Ich sage nicht, dass Bollinger Bands nutzlos sind. Sie könnten verwendet werden, um die Preise zu bestimmen (Kontraktion in den Bändern ohne erhebliche Kontraktion in den Renditen). Oder um extreme Profit-Ziele zu definieren (in starken Trends weiten sich die Bollinger-Bands sehr stark aus, so dass die Gewinne, sobald eine ausgeweitete Bollinger-Band berührt wird, Sinn macht). Ja, sie sind nützlich, nur nicht für den Zweck, den sie normalerweise beworben werden. Nizza Post, ist es gut zu markieren, dass es viele Möglichkeiten, wie Sie Volatilität definieren können. Ich mag es zu denken, wie viel Preis bewegt sich über einen bestimmten Zeitraum, und in der Regel mit hohen 8211 niedrig entweder, wie es ist, oder relativ zu den offenen. So fängt er Zeiträume mit großen Intraday-Bewegungen ein. Schließen Sie zu schließen Rückkehr kann große Strecke Tage verfehlen, und imo, wenn Sie stoppt, sind die Höhen / Tiefs wichtiger als schließt. ATR ist eine weitere Option und kann nützlich sein, da es Lücken erfassen wird. Ich selten verwenden, aber ich meist auf FX konzentrieren, Aktien Lücke viel mehr. Letztendlich hängt es davon ab, was du tust und was du Volatilität nennen willst. Bollinger-Bänder sind ein weit verbreiteter technischer Indikator für die Messung und Darstellung der Volatilität von Wertpapieren. Die Banden erreichen dies, indem sie zeigen, ob die Preise hoch sind mit der Verwendung eines oberen Bandes, und ob sie niedrig sind mit der Verwendung eines unteren Bandes. Die Banden basieren auf der Volatilität (Standardabweichung) der vergangenen Kursdaten. Dieser Indikator kann eine strenge Mustererkennung unterstützen und ist nützlich, um die aktuelle Preisaktion mit möglichen Kauf - und Verkaufssignalen zu vergleichen und so zu einer in sich geschlossenen systematischen Handelsentscheidung zu gelangen. Aufgrund seiner inhärenten Eigenschaften kann der Indikator jedoch falsche Signale während des Handels in einigen Trendmärkten liefern. Die Forschung in dieser Arbeit entwickelt zwei modifizierte Modelle, eine Kombination neuronaler Netze mit dem technischen Indikator Bollinger Bands, und ein weiteres integriert ein GARCH-in-Mittel-Modell mit dem Bollinger Bands technischen Indikator für die Vorhersage und den Handel auf den Sicherheits-Trend. Die Annahme des kombinierten Systems besteht darin, dass das neuronale Netz oder das GARCH-Modell dazu beitragen wird, die nachlaufenden Aspekte des Bollinger-Bands-Indikators zu überwinden, indem es eine Prognose des nächsten Tages liefert, so dass der Händler die richtigen Entscheidungen treffen kann. Die Rentabilität des Modells wird mit 10 amerikanischen Aktien und Indizes getestet - Abstract, Blatt iii. Abteilung (en) Engineering Management und Systems Engineering Name M. S. In Engineering Management Universität von Missouri - Rolla Publikationsdatum Paginierung Anmerkung zur Bibliographie Beinhaltet bibliographische Hinweise (Seite 39). 2005 Yanqiong Dong, Alle Rechte vorbehalten. Dokumenttyp Bibliothek des Kongresses Schlagwort Schlagzeilen Investitionsanalyse Aktien - Preise - Mathematische Modelle Aktienkursvorhersage Neuronale Netze (Informatik) Thesis Number Drucken OCLC Link zum Katalog Datensatz Volltext nicht verfügbar: Diese Publikation direkt aus Missouri ST-Bibliothek oder Kontakt anfordern Ihre lokale Bibliothek. Empfohlene Citation Dong, Yanqiong, Die Verwendung von neuronalen Netzwerken, GARCH-Modelle und die Bollinger Bands technischen Indikator für Aktienhandel Entscheidungsfindung (2005). Diplomarbeiten. 5847. scholarsmine. mst. edu/masterstheses/5847