볼린더 밴드 칼만 필터

필터 : Bollinger Bands®

표준 편차 필터는 다른 거래 신호를 확인하는 데 사용되며 선택한 이동 평균과 관련하여 과매 수 및 과매 수 수준을 나타냅니다. 이것은 선택한 이동 평균 위아래 1.0 표준 편차에서 Bollinger Bands 값을 비교하여 수행됩니다. 예 :

250의 수치는 종가가 2.5 STD 상위 밴드에 있음을 나타내고; 0을 읽는 것은 종가가 이동 평균에 있음을 나타냅니다. -100의 값은 종가가 1.0 STD 낮은 밴드에 있음을 나타냅니다.

매우 높은 수치 (예 : 최소 250)는 높은 변동성과 가능한 매도 기회를 나타냅니다. 이동 평균 (예 : 최소 100) 이상의 수치는 가격이 상승 추세임을 나타냅니다. 매우 낮은 수치 (예 : 최대 -250)는 높은 변동성과 가능한 구매 기회를 나타냅니다.

Bollinger Bands 필터를 선택한 다음 표준 편차 필터를 선택합니다. 드롭 다운 상자에 최소값 또는 최대 값 입력을 사용하여 일 값을 설정합니다.

최소 = 종가가 입력 한 값보다 크거나 같음

최대 = 종가가 입력 한 값보다 작거나 같음 추가 단추를 클릭하여 필터를 추가합니다.

단기 트레이딩 지표 & ndash; 트렌드 필터로 Bollinger 밴드.

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볼린 지 밴드는 가장 인기있는 단기 트레이딩 지표입니다.

오늘 나는 시장 상황과 시장 방향을 결정하기 위해 내가 좋아하는 단기 트레이딩 지표 중 하나를 사용하는 방법을 보여줄 것입니다. Bollinger Band는 80 년대 초 John Bollinger에 의해 발명되었습니다. 그것은 대부분 과매 수 및 과매 시장 상황을 파악하기위한 지표로 널리 사용됩니다. 신속하게 가장 인기있는 단기 트레이딩 지표 중 하나가되었습니다.

오늘 나는이 표시기에 대해 다른 견고한 사용법을 보여 드릴 것입니다. Bollinger Band를 사용하는 방법에 대해 알아보기 전에, 내가 무엇인지 정확히 설명해 드리겠습니다.

Bollinger Band는 세 부분으로 구성됩니다. 이 이동 평균의 단순 이동 평균 및 표준 편차 두 개를 상하부 밴드라고합니다. 대부분의 거래자는 볼링 고리 밴드를 사용하여 트렌드 페이딩 전략을 교환합니다. 이는 시장이 일시적으로 정상화 될 때 발생하는 반전 전략입니다.

아이디어는 가격이 상위 밴드보다 높을 때 판매하고 시장이 낮은 볼린 지 밴드보다 낮아질 때 구매하는 것입니다. Bollinger Band는 시장이 범위를 벗어나 고르지 않을 때 경향을 퇴색시키는 데 매우 효과적입니다. 그러나 시장이 강세를 보일 때는 Bollinger Bands를 사용하여 상판과 밑칠을 선택하는 것이 좋습니다. 많은 상인이 실수를하고 강력한 동향 시장에서 Bollinger Band를 사용하는 데 막대한 가격을 지불하게됩니다.

Bollinger 밴드는 시장 조건을 결정하기 위해 효과적으로 사용될 수 있습니다.

비록 시장 상황이 적절할 때, 나는 시장 동향을 약화시키기 위해 Bollinger Band를 사용하지만, 실제로 시장이 범위 한계에 있거나 동향인지를 판단하기 위해 필터로 더 많이 사용하는 경향이 있습니다. 나는 Bollinger Band를 사용하여 시장 방향을 결정하고 시장이 실제로이 지표에 가장 잘 사용되는지 여부를 확인합니다. 이렇게하면 입력 조건을 처리하는 데 사용할 지표를 정확하게 결정하는 데 도움이됩니다. Bollinger Band는 온라인과 오프라인의 모든 차트 프로그램에서 표준으로 제공되므로 걱정하지 않아도됩니다.

밴드의 발명가 인 존 볼링 어 (John Bollinger)의 설정은 이동 평균의 경우 20 일, 낮은 밴드는 물론 상위 밴드의 경우 2 표준 편차입니다. 나는 이동 평균의 짧은 길이가 단기 거래 움직임에 대한 더 나은 표시를 제공한다는 것을 발견했기 때문에 20 일 기간 대신 14 일 기간을 사용하는 경향이있다. 조정없이 아주 잘 작동하기 때문에 표준 편차 레벨을 만지는 것을 고맙게 생각하지 않습니다.

이제는 이동 평균 시간 프레임을 조정 했으므로 시장이 강하게 상향, 강하게 하향 또는 범위가 바뀌고 옆으로 움직이는 지 확인하기 위해 볼 링거 밴드를 분석하는 방법을 보여 드리겠습니다. 강한 상승 추세를 결정하기 위해서는 위쪽 밴드가 위쪽으로 기울어지며 각 거래 바가 가까운 거리에오고, 위쪽 밴드를 만지거나 약간 관통하는 것을 보길 원합니다. 좋은 예가 나와 시각적으로 어떻게 보이는지 볼 수 있습니다.

상위 밴드가 어떻게 상승하고 가격이 상위 밴드를 만지거나 관통하는지에 주목하십시오.

아래에서는 Bollinger Bands가 강한 하락세를 어떻게 잡는 지 보여주는 좋은 예를 볼 수 있습니다. 낮은 밴드의 기울기와 가격이 어떻게 그 밴드쪽으로 끌리는 지 확인하십시오. 이것은 시장이 급격하게 아래로 향하게되는 좋은 징조입니다. 또한 밴드가 평평하게되고 시장이 범위 경계와 평면이되는 시점도 볼 수 있습니다. 이것이 Bollinger 밴드를 가장 단기간의 단기 트레이딩 지표 중 하나가되게하는 요인이며 변동성이 있고 편평한 시장에서 시장 상황을 분석 할 수있는 능력입니다.

Intel 주가는 강세를 보였습니다. 낮은 밴드는 급격하게 아래로 기울어 져 있고 밴드의 가격은 밴드를 만지거나 만지거나 관통합니다.

아래에서 추세가없는 고르지 않은 시장 상황에서 Microsoft Corporation을 볼 수 있습니다. 악대는 편평 하 악대 활동의 대다수는 악대 안쪽에 또한 포함된다. 이는 특정 시장 방향으로 움직이지 않고 특정 방향으로 움직이지 않는 평평한 시장의 좋은 예입니다.

밴드가 평평하고 가격 대 책의 대부분이 밴드 안에 들어있는 것을 볼 수 있습니다. Bollinger Bands는 시장 상황을 파악하는 훌륭한 일을합니다.

어떻게하면이 정보를 사용하여 도움을받을 수 있습니까?

Bollinger Bands를 사용하여 시장 방향을 결정할 때 여러 가지 이점이 있습니다. 브레이크 아웃 또는 추세 추적 전략을 거래하는 경우이 방법을 필터로 사용하여 시장이 사실상 위 또는 아래로 강하게 기울어지고 있는지 확인할 수 있습니다. 평평한 시장 전략 또는 반전 전략을 거래하는 경우이 방법을 필터로 사용하여 시장이 실제로 평평하다는 것을 확인할 수 있습니다.

많은 상인들은 Bollinger Band를 진입 또는 출구 지표로 사용하지만 시장 방향을 결정하기위한 필터와 같은 몇 가지 추가 이점이 있음을 잊어 버립니다. Bollinger Band는 단기 단기 트레이딩 지표 중 하나이지만 많은 트레이더들은 과매 수 및 과매 수 수준을 결정하기 위해서만 밴드를 사용합니다.

시장 상황 및 시장 방향을 결정하기 위해 필터로서 Bollinger Band를 사용하면 둔한 평평한 시장 상황에서 추세에 따라 전략을 거래하는 것을 방지하고 강력한 동향 시장 조건에서 상판 및 하의를 피할 수 있습니다.

다음 몇 주 동안 나는 단기 단기 트레이딩 지표를 프로파일 링하고 실시간으로 그러한 지표로 시스템을 만들 것입니다. 그러니 계속 지켜봐주십시오.

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이자율 기간 구조 예측 : Fong & Vasicek 모델, 확장 된 칼만 필터 및 Bollinger 밴드 사용.

21 Pages 게시일 : 2005 년 3 월 12 일.

피에르로 스탄.

Audencia - Nantes Ecole de Management.

Raymond Théoret.

몬트리올 퀘벡 대학교 (UQAM) - 경영 학부 (ESG)

Abdeljalil El Moussadek.

몬트리올 퀘벡 대학교 (UQAM) - 경영 학부 (ESG)

이 논문에서는 금리 용어 구조를 예측하는 문제를 고려하고 해결책을 제시한다. 숨겨진 확률 론적 변동성 계산 문제를 해결하기 위해 Fong & Vasicek 모델에 확장 칼만 필터 (Extended Kalman Filter, EKF)를 적용합니다. 몬테 카를로 시뮬레이션 성능을 향상시키는 데 사용되는 분산 감소 기법으로 Bollinger 대역을 소개합니다. 우리의 결과는 확률 론적 변동성의 가치를 얻기 위해 관측 불가능한 요소 접근법 (EFK)을 사용하는 예측 기법이 GARCH (1,1)와 같은 다른 확률 적 변동성 모델보다 우수함을 시사한다. 또한 Bollinger 밴드를 도입하면 성능이 향상됩니다.

키워드 : 금리의 용어 구조, 확장 칼만 필터, 몬테카를로 시뮬레이션, Root Mean Square Error, 예측, 확률 론적 변동성, Bollinger 밴드, Fong 및 Vasicek.

JEL 분류 : C15, C63, G13.

Pierre Rostan (연락처 작성자)

Audencia - 낭트 에콜 드 매니지먼트 ()

44312 낭트 세덱스 3, 세덱스 3.

Raymond Théoret.

몬트리올 퀘벡 대학교 (UQAM) - 경영 학부 (ESG) ()

케이스 우편 번호 8888.

몬트리올, 퀘벡 H3C 3P8.

Abdeljalil El Moussadek.

몬트리올 퀘벡 대학교 (UQAM) - 경영 학부 (ESG) ()

케이스 우편 번호 8888.

몬트리올, 퀘벡 H3C 3P8.

종이 통계.

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Dwell on Finance.

금융 전문 지식의 길.

단순 이동 평균 (Simple Moving Average)의 대안으로 칼만 (Kalman) 필터로 avergae 이동.

Bollinger Bands®를 구현할 때는 일반적으로 지정된 루프백 기간 동안 간단한 이동 평균을 사용하고 같은 기간 동안 표준 편차를 계산합니다. 그러나 장기간 데이터의 경우에는 특히 그렇습니다. 과거 이동 평균 및 Bollinger 밴드가 미래 예측에 도움이되지 않는다는 문제가 발생할 수 있습니다. 특히 데이터에 명확한 계절성이 있고 역사적시기가 계절적 변동을 포함하는 경우에는 사실입니다.

나는 더 좋은 길을 제안한다. 칼만 (Kalman) 필터는 최근의 관찰에 더 많은 비중을 두었습니다. 주식 거래의 경우에는 상당한 이점이 있습니다. 이 방법의 기본 아이디어는 우리가 관찰 할 수없는 진정한 기본 프로세스가 있다고 가정하지만, 대신에 우리는 그것의 시끄러운 변종을 볼 수 있습니다. 일반적으로 모델은 다음의 두 방정식으로 설명 할 수 있습니다.

모델이 시도하는 것은 X_t_new = X_t_est + K * (Z_t - H * X_est)에서 K 값을 찾는 것입니다. 먼저 값을 임의의 수준으로 설정 한 다음 데이터를 진행하면서 K를 구체화합니다. 데이터에서 모델 유형을 학습합니다.

이론적 인 부분에서만 주제를 떠나는 팬이 아니기 때문에 Python을 사용하여 칼만 필터를 얼마나 쉽게 구현할 수 있는지 보여줄 것입니다. 알고리즘의 거래 응용 프로그램에서이 함수를 사용하여 주식 가격의 이동 평균을 구합니다. 아직 작업하고 있습니다. 다음은 코드입니다.