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Percentile of Historical Volatility Correlation

“Percentile of Historical Volatility” und “Correlation Coefficient” zeigt an, ob der Kurs zur Zeit billig oder teuer bzgl. ihrer normalen Volatilität ist. Benutzt wird der Indikator, um einen guten Einstieg zu finden. “Percentile of Historical Volatility” ordnet die Historische Volatilität prozentual. Der zweite Indikator korreliert den nicht direktionalen PHV mit dem Anlagenkurs, um eine Indikation über die Richtung der bevorstehenden Bewegung zu bekommen.

 

Historische Volatilität (historical volatility) ist eine statistische Methode um basierend auf den „log returns“ des Kurses die Schwankungsbreite für die definierte Stichprobengröße (periods) zu berechnen. Hier wird für die Berechnung der Volatilität die Standardabweichung der „log returns“ herangezogen. Zur besseren Vergleichbarkeit wird die HV prozentual geordnet, basierend auf der gewählten prozentualen Stichprobengröße (period). Der PHV (Prozentanteil der Historischen Volatilität) zeigt den prozentualen Anteil der Kerzen an, an dem die HV unten der aktuellen Schwankungsbreite gehandelt wurde. D.h. ein PHV von 5% zeigt an, dass nur 5% der zurückliegenden Kerzen unter dem aktuellen Level gehandelt wurden. Ein PHV von 80% zeigt eine aktuell sehr hohe HV an. Es bietet sich also an, an Marken wo der PHV sehr niedrig ist, einen Einstieg zu suchen, da die Volatilität wahrscheinlich ansteigen wird und größerer Preisbewegungen erwartet werden.

Die Indikatorwerte werden als Säulendiagram dargestellt und gehen von 0-100 [%]. Der PHV ist KEIN direktionaler Indikator. Nur zusammen mit der Korrelation zum Anleihen Kurs kann eine Aussage über die Bewegungsrichtung gemacht werden.

 

Korrelationskoeffizient (Correlation Coefficient) ist im Fenster unter dem PHV als Liniendiagramm dargestellt. Über traditionelle Pearson Korrelation wird der Zusammenhang von Historischer Volatilität (PHV) und Kurs hergestellt. So können mit dem nicht-direktionale PHV, direktionale Aussagen getroffen werden. Normalerweise pendelt ein Korrelationskoeffizient zwischen -1 und 1, hier wird er für eine bessere Darstellung skaliert und bewegt sich zwischen -100 und 0, die Mittellinie (Nulllinie) ist also bei -50.

Die Korrelationslinie ändert ihre Farbe basierend auf dem Signifikanzlevel, dem P-Value mit 5% Signifikanz Confidence Intervall. Wenn die Korrelationslinie „grün“ ist wurde signifikante positive Korrelation von PHV und Kurspreis erkannt. Wenn die Linie „rot“ ist, signifikante negative Korrelation.

 

Beispiel Strategien:

• PHV steigend UND signifikante positive Korrelation = mögliche große Bewegung des Kurses zu höheren Kursen erwartet (LONG)

• PHV steigend UND signifikante negative Korrelation = mögliche große Bewegung des Kurses zu niedrigeren Kursen erwartet (SHORT)

• PHV fallend UND negative Korrelation = es wird erwartet, dass der Kurs langsam zu höheren Kursen wandert (LONG)

• PHV fallend UND positive Korrelation = es wird erwartet, dass der Kurs langsam zu niedrigeren Kursen wandert (SHORT)

 

Eingabeparameter:

Sample Size Historical Volatility: (Stichprobengröße, Kerzenanzahl) Standardwert 10 Kerzen, um die Historische Volatilität zu berechnen.

Sample Size Percentile: (Stichprobengröße für Perzentile) Standardwert 100 (Empfehlung: Quadratzahlen von der Stichprobengröße der HV), gibt die Anzahl der Kerzen an, die zur Berechnung des Perzentilen Anteils benutzt werden.

Sample Size Correlation: (Stichprobengröße für den Korrelationskoeffizienten) Standardwert 10, gibt die Anzahl der Kerzen an, um die Korrelation von PHV und Kurs zu bestimmen

 

 

 

Hinweis: Der Indikatoren dient lediglich der statistischen Analyse und der Veranschaulichung von Wahrscheinlichkeiten und stellt keine Anlageberatung dar.

 


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Der Indikator „Probability Range Bands“ zeigt eine Vorhersage, um wieviel sich ein Kurs bzgl. seines bisherigen Wertes bewegen wird. Die Bänder grenzen einen Bereich mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit ein, dass die aktuelle Kerze nicht über/unter dem bestimmten Preislevel schließt.   Dieser Indikator basiert auf statistischen Methoden, Wahrscheinlichkeiten und Volatilität. Der Anlagenkurs wird als log-normal-verteilt angenommen. Deshalb werden zur Berechnung der Bereichsbänder die „log retu
Dieser Z-Score Indikator zeigt den korrekten Z-Score eines Assets, da es die normierten (normal-verteilten) Preisdaten benutzt. Das ist der einzige Weg den Z-Score richtig zu berechnen. Der Z-Score darf nur basierend auf normal-verteilten Daten berechnet werden, deshalb wird für die Berechnung die normierten Returns benutzt, als normalverteilt angenommen werden. Die Berechnung des Z-Scores basierend nur auf dem Preis selbst ist nicht zulässig, da der Preis einer eher log-normal Verteilung folgt.
The RSI2.0 indicator uses normalized price data and signal processing steps to get a normal distributed oscillator with no skew (mean is zero). Therefore, it can give much better reads than the traditional RSI.   Areas/Levels of reversal: Overbought or oversold levels from traditional RSI have no statistical significance, therefore the standard deviation bands are implemented here, which can be used in similar way as possible reversal points.   Divergence: As the indicator is nearly normal dist
The Returns Momentum Oscillator (RMO) shows the difference of exponentially weighted volatility. It is used to find market tops and bottoms. Volatility comes in waves, and as the Returns often front run price action it gives directional prediction of market movement.   The Oscillator signal is RMSed (root mean squared) to make the distribution closer to Gaussian distribution. While the traditional RSI indicators are often stuck in overbought or oversold areas for a long time, RMSing of the sign
Bollinger Bands based on Returns   This indicator characterizes the price and volatility by providing a channel/band of standard deviations like the Bollinger Bands. In contrary to standard Bollinger Bands which uses price directly, this indicator uses returns due to normalization.   The standard Bollinger Bands based on price directly, were one of the first quant or statistical methods for retail traders available. The issue with these bands, standard deviations can only be calculated, if the u
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