Bollinger Bandas Matlab

Traducir MQL4 ibands () a Matlab

Estoy tratando de traducir un indicador de MQL4 (lenguaje Metatrader) a Matlab. El código de bandas de Bollinger es el siguiente:

La documentación de iBands () enumera las 8 entradas como:

Entiendo todas estas excepciones, excepto el cambio de bandas. Pregunta: Si i = Bars es el rango completo de los datos, por qué el i + 1 no crea un error fuera de rango? Por lo que puedo decir, este es el código de un período de 20, 2 desviación estándar Bollinger banda. Para un intervalo de tiempo dado, son los valores asociados de la banda de Bollinger los valores calculados para el intervalo de tiempo anterior (de ahí el 1 después de la cuarta coma)? Qué hace entonces el i + 1? Dado este código, cómo lo implementaría en matlab? Mi intento, usando esta desviación estándar móvil y este promedio móvil:

No creo que esto da la misma salida que el código MQL4. Cualquier sugerencia sin duda sería apreciado!

[Mid, uppr, lowr] = bollinger (datos, wsize, wts, nstd) calcula las bandas media, superior e inferior que forman las bandas de Bollinger a partir de los datos vectoriales.

Mid es el vector que representa la banda media, un promedio móvil simple con un tamaño de ventana predeterminado de 20. uppr y lowr son vectores que representan las bandas superior e inferior. Estas bandas son +2 veces y -2 veces moviendo desviaciones estándar lejos de la banda media.

Calcula las bandas media, superior e inferior que forman las bandas de Bollinger a partir de un objeto de la serie de tiempo financiero tsobj. [Midfts, upprfts, lowrfts] = bollinger (tsobj, wsize, wts, nstd)

Midfts es un objeto de series de tiempo financiero que representa la banda media para todas las series en tsobj. Tanto upprfts como lowrfts son objetos de series temporales financieras que representan las bandas superior e inferior de todas las series, que son +2 veces y -2 veces moviendo las desviaciones estándar lejos de la banda media.

Calcule las bandas de Bollinger para los precios de cierre de la acción de Disney y trace los resultados:

Descripción

[Mid, uppr, lowr] = bollinger (data, wsize, wts, nstd) calcula las bandas media (media), superior (uppr) e inferior (lowr) que forman las bandas de Bollinger a partir de los datos vectoriales.

Mid es el vector que representa la banda media, un promedio móvil simple con un tamaño de ventana de wsize. Uppr y lowr son vectores que representan las bandas superior e inferior. Uppr es un vector que representa la banda superior que es + nstd veces. Lowr es un vector que representa la banda inferior que es - nstd veces.

Calcula las bandas media, superior e inferior que forman las bandas de Bollinger a partir de un objeto de la serie de tiempo financiero tsobj. [Midfts, upprfts, lowrfts] = bollinger (tsobj, wsize, wts, nstd)

Midfts es un objeto de series de tiempo financiero que representa la banda media para todas las series en tsobj. Tanto upprfts como lowrfts son objetos de series temporales financieras que representan las bandas superior e inferior de todas las series, que son + nstd veces y - nstd veces moviendo las desviaciones estándar lejos de la banda media.

Bolling (Asset, Samples, Alpha) traza bandas de Bollinger para datos de activos dados. Muestras especifica el número de muestras a utilizar en el cálculo de la media móvil. Alfa es el exponente utilizado para calcular los pesos de los elementos de la media móvil. Esta forma de la función no devuelve ningún dato.

[Movavgv, UpperBand, LowerBand] = bolling (Activo, Muestras, Alfa) devuelve Movavgv con el promedio móvil de los datos de activos, UpperBand con los datos de banda superior y LowerBand con los datos de banda inferior. Esta forma de la función no traza ningún dato.

Devuelve Movavgv. UpperBand. Y la Banda Inferior como (N-19) - por-1 vectores que contienen el promedio móvil, la banda superior y los datos de la banda inferior, sin trazar los datos.

Gráfico de Bollinger

La función de amortiguación en el software Financial Toolbox ™ produce un gráfico de banda de Bollinger utilizando todos los precios de cierre en una matriz de precios de acciones de IBM®. Un gráfico de banda de Bollinger representa los datos reales junto con otras tres bandas de datos. La banda superior es dos desviaciones estándar por encima de una media móvil; La banda inferior es dos desviaciones estándar por debajo de esa media móvil; Y la banda media es el propio promedio móvil. Este ejemplo utiliza una media móvil de 15 días. Primero, cargue los datos usando el archivo de datos ibm. dat y luego ejecute la función bolling para representar las bandas de Bollinger.

Especifique los ejes, las etiquetas y los títulos. Use dateaxis para agregar las fechas de x-axis.

Para obtener ayuda con las funciones de trazado de MATLAB®, vea docid: creating_plots. f6-20079 en la documentación de MATLAB. Consulte la documentación de MATLAB para obtener detalles sobre el eje. Título Xlabel Y las funciones ylabel.

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Caja de herramientas financiera

Caja de herramientas financiera & # x2122; Proporciona funciones para el modelado matemático y análisis estadístico de datos financieros. Puede optimizar carteras de instrumentos financieros, teniendo en cuenta facturación y costes de transacción. La caja de herramientas le permite estimar el riesgo, analizar los niveles de tasas de interés, el precio de los instrumentos de renta variable y los derivados de tasas de interés, y medir el desempeño de las inversiones. Las funciones de análisis de series de tiempo y una aplicación le permiten realizar transformaciones o regresiones con datos que faltan y convertir entre diferentes calendarios de negociación y convenciones de conteo de días.

Series de tiempo financiero

Series temporales, transformaciones de fechas y fusiones, gráficos de indicadores técnicos

Análisis de datos financieros

Flujos de efectivo y métricas de rendimiento, análisis de regresión, gráficos de datos financieros

Optimización de la cartera y asignación de activos

Crear carteras, evaluar la composición de los activos, realizar la media-varianza, CVaR, o la media de la desviación absoluta optimización de la cartera

Indicador avanzado de Bollinger Band - existe?

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[Mid, uppr, lowr] = bollinger (datos, wsize, wts, nstd) calcula las bandas media, superior e inferior que forman las bandas de Bollinger a partir de los datos vectoriales.

Mid es el vector que representa la banda media, un promedio móvil simple con un tamaño de ventana predeterminado de 20. uppr y lowr son vectores que representan las bandas superior e inferior. Estas bandas son +2 veces y -2 veces moviendo desviaciones estándar lejos de la banda media.

Calcula las bandas media, superior e inferior que forman las bandas de Bollinger a partir de un objeto de la serie de tiempo financiero tsobj. [Midfts, upprfts, lowrfts] = bollinger (tsobj, wsize, wts, nstd)

Midfts es un objeto de series de tiempo financiero que representa la banda media para todas las series en tsobj. Upprfts y lowrfts son objetos de series temporales financieras que representan las bandas superior e inferior de todas las series, que son +2 veces y -2 veces moviendo las desviaciones estándar lejos de la banda media.

Calcule las bandas de Bollinger para los precios de cierre de la acción de Disney y trace los resultados.

MBA Proyecto Financiero - Análisis cuantitativo de los grandes accidentes de bolsa (2013)

Ref: fin0041

El objetivo de este estudio es estructurar un modelo confiable para pronosticar el momento de entrada y salida de los mercados bursátiles mediante el análisis de regresión lineal multivariante. El estudio utiliza los principales indicadores macroeconómicos como el IPC, PPI, PIB, MEI como variables independientes y el valor del índice S & P 500 como la variable dependiente. La muestra consta de 30 años de datos mensuales. Este estudio incluye cuatro escenarios de pérdidas diferentes en el valor del índice S & P 500 y analiza los datos para ver si las pérdidas pueden ser absorbidas o si se producirán más pérdidas. Este informe discute las implicaciones prácticas del uso del análisis de regresión y cómo se utiliza para predecir los movimientos del mercado. Este artículo concluye que nuestro modelo de regresión puede ayudar a un inversionista a anticipar los movimientos del mercado y por lo tanto tomar decisiones apropiadas de compra y venta. Es un hecho común que en el mundo de hoy, grandes cantidades de capital se está negociando a través de mercados de valores a través de numerosos instrumentos, a saber, bonos, acciones, opciones, futuros, swaps y muchos más en divisas, materias primas y acciones de las sociedades cotizadas. Dado que hay numerosos instrumentos disponibles para el comercio, la construcción de la cartera suele convertirse en una tarea confusa. Generalmente se considera que invertir en acciones / futuros de acciones / opciones sobre acciones implica un mayor grado de riesgo, ya que implica los elementos de riesgos no sistemáticos, mientras que los futuros y opciones de índices son relativamente menos riesgosos ya que involucra elementos de riesgos sistemáticos. Debido a este aspecto menos riesgoso de opciones y futuros, sólo nos estamos concentrando en los valores de los índices. Las rentabilidades ofrecidas por estos instrumentos son también muy atractivas, incluso mejores que las acciones / acciones de las empresas, que predecir la entrada y salida en los mercados se vuelve muy crucial para la mayoría de los inversores.

6,500 palabras - 26 páginas de longitud

Buen uso de la literatura

Análisis estadístico sobresaliente

Bien escrito en todo

Incluye código Matlab

Ideal para estudiantes de Finanzas y Estadística MBA

Nota - Esta no es una disertación

Promedio móvil de 3 meses del índice mensual de S & amp; P Datos de los últimos 30 años

Líneas de regresión

ISSN 1392 - 2785 Inzinerine Ekonomika-Engineering Economics, 2010, 21 (3), 244-254

Calibración de los parámetros de las bandas de Bollinger para el desarrollo de la estrategia de

El Mercado de Valores del Báltico

Audrius Kabasinskas, Ugnius Macys

Universidad Tecnológica de Kaunas

K. Donelaicio. 73, LT-44029, Kaunas, Lituania

E-mail: audrius. kabasinskas@ktu. lt, ugnius. macys@gmail. com

En las últimas décadas se produjo un auge

Inversión en Lituania, ya que cada vez más personas

Invertir dinero en fondos de inversión en lugar de mantener el dinero en

el armario. El volumen de negocios del mercado de los Estados bálticos ha aumentado

Desde 721 MEUR en 2000 hasta 978 MEUR en 2008 (con pico

2603 MEUR en 2005). Cuando apareció un período difícil

Los mercados mundiales, se dedicó mucha atención a la

Gestión de inversiones. Las empresas de gestión de

Lituania ganan importancia tanto en lo personal como en lo

Sección de negocios cada vez más; A pesar de que estas empresas

Considerablemente joven (el primero en Lituania

Establecida en el año 2000).

La inversión exitosa comienza con el

Análisis de acciones, activos o índices, a los que va a

invertir. Los profesionales pueden dividirse en dos grupos

En este punto: los partidarios de los derechos fundamentales

Análisis y los partidarios del análisis técnico.

Los analistas fundamentales tratan de determinar el valor de una empresa

Considerando el balance, el estado de flujos de efectivo y

cuenta de resultados. Los técnicos, por otra parte, asumen

Que todos estos fundamentos se contabilizan en el stock

Precios y analiza los movimientos de los precios y los diversos

Indicadores derivados del precio y volumen. Técnico

Análisis sufrió grandes críticas cuando Fama (1965)

Presentó su hipótesis de mercado eficiente (EMH), que

Establece que los precios pasados ​​no pueden utilizarse para predecir

Precios futuros. Sin embargo, muchas investigaciones mostraron que

EMH no es adecuado en muchos aspectos. Con este

La teoría "Cuantitativa de Finanzas Conductuales"

Fue introducido (ver trabajos recientes de Gunduz Caginalp,

Vernon Smith, David Porter, Don Balenovich, Vladimira

Ilieva, Ahmet Duran y Ray Sturm). Esta teoría incluye

Algunos temas de las teorías clásicas, pero sobre todo se basa en

Comportamiento de los agentes del mercado y ayuda a

Entender los sesgos de comportamiento en conjunción con

valuación. Esto significa que no hay razón para criticar

El análisis técnico, pero en casos difíciles (por ejemplo crisis)

Debe complementarse con el análisis conductual de los agentes.

En este trabajo se utilizan algunos métodos de análisis técnico

Para crear una estrategia de inversión comercial en los Estados bálticos

bolsa de Valores.

Los principales objetivos de esta investigación son: adaptar

Las bandas de Bollinger en el mercado báltico,

Período de inversión con - largo o corto plazo -

Bollinger Bands es más eficiente, investiga la eficiencia de

Bollinger Bands dependiendo de los parámetros. En esto

Papel se calibran los parámetros óptimos y se

El beneficio esperado se estima sin la información sobre

Los costos de transacción.

Plotter de Bollinger & quot; Fue desarrollado utilizando los

Herramienta matemática popular MatLab para resolver

Problemas planteados. La aplicación es capaz de hacer gráficos

Bandas de Bollinger y otros 6 indicadores técnicos con

Tiempo deseado. Este software no es un

Sistema automatizado de toma de decisiones, ya que las

Generalmente se basa en el juicio de valor.

Dado que las rentabilidades de las acciones generalmente tienen distribuciones con

Grasa colas, entonces menos del 95% de los datos caben en el Bollinger

Canales comerciales. Sin embargo, las bandas Bollinger comercio

Las señales fueron apoyadas por indicadores adicionales (por ejemplo% b),

Palabras clave: bandas de Bollinger, bandas comerciales, corto plazo,

Inversión, optimización de cartera, parámetro

Calibración, mercado de valores del Báltico, estándar

Desviación, media móvil, análisis técnico.

Introducción

Últimamente, el número de inversores en

Crecimiento rápido, y confiaron sus ahorros a

fondos de inversión. La gente se dio cuenta de que con el tiempo dinero

Pierde su valor cuando se encuentra en un cajón o en una cuenta bancaria

Y por lo tanto, decidió tomar algunos riesgos mínimos y

Invertir algo de capital libre con la esperanza del beneficio.

Mientras tanto, durante la difícil

Situación, muchos inversores se concentran en

gestión de inversiones. Aunque la inversión lituana

Empresas de gestión siguen siendo jóvenes (la

Sociedad de gestión de inversiones establecida en Lituania

En 2000), pero desempeñan un papel cada vez mayor en

Estructuras de gestión financiera personal y empresarial. A

Tener éxito en la inversión, es necesario

Amplio y muy preciso análisis del mercado,

Índice o sociedad anónima. Los analistas por lo general están divididos

Analistas técnicos. Los fundamentalistas analizan la empresa

Rendimiento financiero de los informes presentados

Estimar el valor de la empresa. Los partidarios de los

Análisis consideran que todas estas cifras están reflejadas en

Precio y focus solamente en las variaciones de precio de la acción, es decir, su

El análisis se basa en el análisis gráfico. La última teoría

Fue criticado por los economistas en el contexto de 1960-1970,

Cuando el profesor E. Fama presentó su famoso

Audrius Kabasinskas, Ugnius Macys. Calibración de los parámetros de las bandas de Bollinger para el desarrollo de la estrategia de negociación en el mercado báltico

(Véase Fama, 1965, 1965 y Fama & amp;

Miller, 1972). Esta teoría establece que toda la información

Reflejado en el precio de hoy, por lo que es imposible predecir el

Dirección del movimiento de precios basándose en datos históricos.

Hoy en día esta teoría es reemplazada por los llamados "Behavioral

Finanzas "(véase, por ejemplo, Baltussen, 2009), en el que se

El precio de las acciones es un reflejo del comportamiento de los agentes (agentes).

Además, Mandelbrot (1963, 1964) ha demostrado que la

Normalmente no se distribuyen normalmente los precios

La hipótesis de mercado efectiva no es adecuada. Hoy en día,

Muchos científicos afirman que las existencias diarias se ajustan

Llamada distribución α-estable (Kabašinskas et al, 2009,

Kabasinskas et al., 2010, Rachev y otros, 2005, Belovas et al,

2006, etc.) y puede ser modelado por series de tiempo de GARCH

Técnicas.

Hipótesis de adecuación no paramétrica H0: "Retorno de la

La acción se distribuye normalmente & quot; Fue probado para cada uno de los

Seleccionadas del mercado de valores del Báltico (véase

Kabašinskas et al, 2009, y Belovas et al, 2006). los

El criterio de Kolmogorov-Smirnov rechazó la hipótesis nula

Para todos los datos. Teóricamente si el ancho de la negociación

Canal se elige para ser de dos desviaciones estándar,

Aproximadamente el 95% de los datos debería encajar en este

canal. Sin embargo, es incorrecto confiar en esta suposición como

Normalmente no se distribuyen normalmente (véase el

Kabašinskas et al, 2009, y Rachev et al., 2005). Es

Es probable que menos del 95% de los datos encajen en el canal comercial

Como las vueltas tienen generalmente distribuciones gordas atadas. Esto significa,

Que hay más puntos de datos en las colas lejanas de la

Distribución que la distribución normal, y las pruebas empíricas

Apoya este supuesto (Kabašinskas et al, 2009,

Kabašinskas et al., 2010, y Belovas et al, 2006b).

Sin embargo, Liu et al. (2006) demostraron que Black-Scholes

Modelo realmente posee la propiedad Bollinger banda de real

Cuando K = 2.

El precio de una garantía es un consenso entre un comprador

Y el vendedor. Si un comerciante decide comprar o vender depende

En sus expectativas. Si se espera que un precio suba, el comerciante

Compra, y si se espera que disminuya un precio, el comerciante

Vendería El análisis técnico se encuentra más

Desafío debido a un factor humano. Como las expectativas de

Una persona individual no son ni fáciles de medir ni

Predecible, todos los sistemas automatizados de toma de decisiones

Inconsistente (Achelis, 2000). La gestión de la

La inversión requiere mente fría y evaluación objetiva

De todas las circunstancias, porque las emociones a menudo conducen a la

Borde del abismo.

Sin embargo, en nuestro trabajo analizamos la inversión

Métodos basados ​​en los principios del análisis técnico. Nosotros

Analizarán las posibilidades de aplicación de uno de los

Métodos de análisis técnico - los métodos de bandas de Bollinger

(Bollinger, 1992 y 2001) para la inversión en el Báltico

bolsa de Valores. El método de bandas de Bollinger es ampliamente utilizado,

Sin embargo, no se ha estudiado de forma tan científica

Ryazanova Oleksiv, 2008). En Lituania este problema no

Estudiado en absoluto. Por lo tanto, nuestro objetivo principal de este estudio es

Examinar la validez científica y empírica de la

Mencionado anteriormente. Por lo general, la eficiencia de

Las bandas de Bollinger varían dependiendo de la

Parámetros. Así que en este artículo nos centraremos en este problema.

Como también determinaremos qué inversión - a largo plazo o

A corto plazo, este enfoque es más adecuado.

Este artículo está organizado de la siguiente forma: En la primera sección

Damos una cierta metodología de Bollinger y otras operaciones

alzacuello. La sección 2 trata de la metodología de la

Selección de parámetros óptimos de las bandas de Bollinger. Sección

3 explica la naturaleza de los datos seleccionados y los

problemas. En la sección 4 damos algunos resultados empíricos

Calibración de los parámetros de las bandas de Bollinger y concluir

Con conclusiones y discusiones.

Bandas comerciales

Las bandas comerciales son curvas representadas como sobres en la

Gráfico del precio de la garantía. Hurst (1970) fue el primero en aplicar

Bandas comerciales en análisis de inversiones. El autor sugirió

Para graficar curvas continuas sobre y hacia abajo del stock original

precio. Con esta técnica los analistas intentaron evaluar los ciclos

(Estacionalidad) del precio de las acciones (Bollinger 1992, 2001).

La siguiente mejora se introdujo a mediados de los años setenta. los

Precio de la cáscara se formó el cambio de media móvil y

ISSN 1392 - 2785 Inzinerine Ekonomika-Engineering Economics, 2010, 21 (3), 244-254

Todas las bandas comerciales primitivas eran simétricas. Pero en

El comienzo de la década de 1980 Chaikin junto con Brogan

Introdujo las primeras bandas comerciales que no requerían

Parámetros adicionales (Bollinger, 1992 y Kancerevycius,

1999). Estas bandas comerciales fueron nombradas bandas de Bomar. Eso

Se sugirió utilizar un cierto porcentaje de los precios históricos.

La figura 1 (medio) representa una banda de Bomar con 85% de

información histórica. Las anchuras de las bandas superior e inferior difieren.

En el caso de un mercado alcista el ancho de la banda superior es

Y la anchura de la banda inferior disminuye, y

Viceversa - en el caso de una banda superior del mercado bajista es

Banda más estrecha y más baja es más ancha (Bollinger 1992 y

2001). Sin embargo, esta técnica de bandas comerciales no

Ganó popularidad a medida que se enfrentaba a complicados cálculos y

Las tecnologías informáticas de la época eran incapaces

De manejar grandes cantidades de datos.

Bandas de Bollinger

"Preguntar al mercado lo que está sucediendo es siempre un

Mejor enfoque que decirle al mercado qué hacer ", dijo

Bollinger (2001). La técnica de la banda de negociación se hizo uniforme

Más atractivo cuando Bollinger sugirió concentrarse en