Bandas de bollinger c #

Bollinger Bands & reg;
Bollinger Bands (BB) são semelhantes aos envelopes. A única diferença é que as bandas de Envelopes são plotadas a uma distância fixa (%) da média móvel, enquanto as Bandas de Bollinger são plotadas a partir de um certo número de desvios padrão. O desvio padrão é uma medida de volatilidade, portanto, o Bollinger Bands se ajusta às condições do mercado. Quando os mercados se tornam mais voláteis, as bandas se ampliam e se contraem durante períodos menos voláteis.
Bandas de Bollinger são geralmente desenhadas no gráfico de preços, mas elas também podem ser adicionadas ao gráfico de indicadores. Assim como no caso dos Envelopes, a interpretação dos Bollinger Bands baseia-se no fato de que os preços tendem a permanecer entre as linhas superior e inferior das bandas. Uma característica distintiva do indicador Bollinger Band é a sua largura variável devido à volatilidade dos preços. Em períodos de variações de preço consideráveis ​​(ou seja, de alta volatilidade), as bandas aumentam deixando muito espaço para os preços a serem movimentados. Durante os períodos de parada, ou os períodos de baixa volatilidade, a banda contrata mantendo os preços dentro de seus limites.
Os seguintes traços são específicos para a Banda de Bollinger:
mudanças abruptas nos preços tendem a acontecer após a banda ter contraído devido à diminuição da volatilidade; se os preços ultrapassarem uma das bandas, é de esperar uma continuação da tendência atual; se os piques e cavidades fora da banda forem seguidos por piques e cavidades dentro da banda, pode ocorrer um reverso da tendência; o movimento de preços que começou em uma das linhas da banda geralmente atinge o oposto.
A última observação é útil para prever os indicadores de preço.
Cálculo.
Bandas de Bollinger são formadas por três linhas. A linha do meio (ML) é uma média móvel usual.
ML = SOMA (FECHAR, N) / N = SMA (FECHAR, N)
A linha superior (TL) é a mesma que a linha do meio deslocada por um certo número de desvios padrão (D).
TL = ML + (D * StdDev)
A linha inferior (BL) é a linha do meio deslocada pelo mesmo número de desvios padrão.
BL = ML - (D * StdDev)
SUM (. N) é a soma de N períodos;
CLOSE é o preço mais próximo;
N é o número de período usado para cálculos;
SQRT é uma raiz quadrada;
StdDev significa desvio padrão:
StdDev = SQRT (SUM ((FECHADO - SMA (CLOSE, N)) ^ 2, N) / N)
Recomenda-se usar a Média Móvel Simples de 20 períodos como a linha do meio, e traçar as linhas superior e inferior a dois desvios padrão dela. Além disso, médias móveis de menos de 10 períodos são de pouco efeito.

Sistema de escalpelamento # 14 (escalpelamento de EURUSD com bandas de Bollinger)
Enviado por User em 15 de abril de 2010 - 16:05.
Submetido por Hessel.
Prazo: 5M, 1M.
Antes de explicar meu sistema simples de escalpelamento, tenho que agradecer a Chelo que postou o sistema de escalpelamento # 7. Eu amo a simplicidade do sistema, e parece funcionar muito bem! No entanto, não fiquei totalmente satisfeito com as regras de entrada e com o stop loss. Os preços podem subir e subir e subir entre o BB 50-2 e o BB 50-3.
Então, pensei em ajustar o sistema um pouco, tornando as entradas mais confiáveis.
Para fazer isso, adicionei RSI 8 (linhas em 30 e 70) e Full Stochastics 14,3,3 (linhas em 20 e 80)
Nós agora usamos os seguintes indicadores:
Bollinger Bands período 50 desvio 2 (amarelo)
Bollinger Bands período 50 desvio 3 (azul)
Bollinger Bands período 50 desvio 4 (vermelho)
RSI 8 (linhas horizontais em 30 e 70)
Stochastics Completos 14,3,3 (linhas horizontais em 20 e 80)
A regra de entrada permanece a mesma, quando o preço cruza pelo menos metade do caminho para a banda de bollinger azul superior, nós vendemos. O preço retornará para a linha vermelha média (MA50). É aqui que tomamos lucro! Obter lucro um pouco mais cedo pode ser sábio, porque não é 100% garantido que o retrocesso se moverá até o MA50. Mas, venda somente quando o RSI está acima de 70 e o Full Stochastics (quase) atinge a linha de 80.
História oposta para uma entrada longa!
Eu não uso stop loss com este sistema, porque (especialmente no período de 5M) as entradas são quase quase um sucesso. Quando os preços vão mal, eu dobro a minha aposta! Eu tomo o lucro quando o preço quase alcança o MA50 durante um retracement. Ter paciente é muito importante quando se utiliza este sistema de escalpelamento!

Como faço para criar uma estratégia de negociação com o Bollinger Bands® e o MACD?
Comerciantes técnicos analisam muitos indicadores e gráficos para desenvolver estratégias de negociação específicas para cada título. Muitas das mesmas ferramentas que esses operadores usam também podem ajudar os investidores comuns. Com um pouco de conhecimento prévio e compreensão de como eles funcionam, você pode criar uma estratégia de negociação lucrativa usando indicadores como o Bollinger Bands e a divergência de convergência da média móvel, ou MACD.
O Bollinger Bands, desenvolvido pelo analista técnico e comerciante John Bollinger, é um conjunto de bandas que cercam a média móvel de uma segurança que mostra áreas de desvio padrão. Para uma segurança que geralmente flutua dentro de um intervalo definido por longos períodos de tempo, criando um padrão de retângulo em um gráfico, é possível usar Bandas de Bollinger para configurar negociações lucrativas. O método comprar e manter oferece pouco lucro sobre os títulos que se movem lateralmente, mas comprando na Bollinger Band ou perto dela e definindo ordens de limite para vender na ou perto da banda superior, você pode capitalizar as flutuações de preço. Essa estratégia de negociação é conhecida como negociação de swing. Personalize o seu nível de risco com esta estratégia simplesmente ajustando as configurações da Bollinger Band para um desvio padrão mais baixo com uma em vez das duas padrão.
O MACD é normalmente usado para revelar se um título está sobrecomprado ou sobrevendido, o que geralmente leva os negociadores a adotarem estratégias de negociação que representam uma reversão de tendência. Uma estratégia de negociação popular que utiliza o poder do MACD está negociando divergências. Quando você vê novas altas no preço do título, mas não no MACD, venda suas posições compradas ou insira posições vendidas, pois isso indica que o momentum por trás dos preços mais altos está diminuindo, e os preços logo se ajustarão.

bandas de bollinger C #
A resposta é sim você pode. Em meados dos anos 80, desenvolvi exatamente esse algoritmo (provavelmente não original) em FORTRAN para um aplicativo de monitoramento e controle de processo. Infelizmente, isso foi há mais de 25 anos e eu não me lembro das fórmulas exatas, mas a técnica era uma extensão daquela para médias móveis, com cálculos de segunda ordem ao invés de apenas lineares.
Depois de olhar para o seu código, acho que posso descobrir como fiz isso na época. Observe como o seu laço interno está fazendo uma Soma dos Quadrados:
da mesma forma que sua média deve originalmente ter uma soma de valores? As duas únicas diferenças são a ordem (sua potência 2 em vez de 1) e você está subtraindo a média de cada valor antes de fazer o quadrado. Agora isso pode parecer inseparável, mas na verdade eles podem ser separados:
Agora, o primeiro termo é apenas uma Soma dos Quadrados, você lida com isso da mesma maneira que faz a soma dos Valores para a média. O último termo (k ^ 2 * n) é apenas a média do quadrado vezes o período. Como você divide o resultado pelo período de qualquer maneira, você pode simplesmente adicionar a nova média ao quadrado sem o loop extra.
Finalmente, no segundo termo (SUM (-2 * v [i]) * k), uma vez que SUM (v [i]) = total = k * n, você pode alterá-lo para isto:
ou apenas -2 * k ^ 2 * n, que é -2 vezes a média ao quadrado, uma vez que o período (n) é dividido novamente. Portanto, a fórmula final combinada é:
(não se esqueça de verificar a validade disso, já que estou tirando isso do topo da minha cabeça)
E incorporando em seu código deve ser algo como isto:
O problema com as abordagens que calculam a soma dos quadrados é que ele e o quadrado das somas podem ficar muito grandes, e o cálculo da diferença deles pode introduzir um erro muito grande, então vamos pensar em algo melhor. Por que isso é necessário, consulte o artigo da Wikipedia sobre Algoritmos para computação de variância e John Cook sobre Explicação teórica para resultados numéricos)
Primeiro, em vez de calcular o stddev, vamos nos concentrar na variação. Quando tivermos a variância, stddev é apenas a raiz quadrada da variância.
Suponha que os dados estejam em uma matriz chamada x; rolando uma janela de tamanho n por um pode ser pensado como remover o valor de x [0] e adicionando o valor de x [n]. Vamos denotar as médias de x [0] .. x [n-1] e x [1] .. x [n] por µ e µ ’respectivamente. A diferença entre as variâncias de x [0] .. x [n-1] e x [1] .. x [n] é, depois de anular alguns termos e aplicar (a²-b²) = (a + b) ( ab):
Portanto, a variância é perturbada por algo que não exige que você mantenha a soma dos quadrados, o que é melhor para a precisão numérica.
Você pode calcular a média e a variância uma vez no começo com um algoritmo apropriado (método de Welford). Depois disso, toda vez que você precisar substituir um valor na janela x [0] por outro x [n], você atualiza a média e a variância da seguinte forma:

Parâmetros
Detalhes adicionais.
Bandas de Bollinger são um tipo de envelope que são plotados em níveis de desvio padrão acima e abaixo da média móvel correspondente (simples). Isso produz um efeito de ter as bandas ampliadas durante períodos de maior volatilidade e contratar durante períodos menos voláteis. Bandas de Bollinger indicam a oferta e demanda relativas para um determinado ativo. Se o ativo se aproximar da parte superior do envelope, isso indica que há uma forte demanda pelo ativo; por outro lado, se o ativo abraça a parte inferior da faixa de negociação, isso indica que há excesso de oferta do ativo.
Como as Bandas de Bollinger quase sempre serão combinadas com outros indicadores ao formar um sistema de negociação, o número de períodos usados ​​na avaliação do desvio padrão dos estoques e da média móvel variará. Para aqueles sem restrições de design, uma escolha popular do número de períodos de tempo é de cerca de 20-23.