Pp Bollinger Bandas Modificadas

Optimización de enjambre de partículas de bandas de Bollinger Lee, J. S. Lee, S. Chang, S. Ahn, B. H. Una comparación de ga y pso para la evaluación del rendimiento en exceso en los mercados de valores. En: Mira, J. lvarez, J. R. (eds.) IWINAC 2005, Parte II. LNCS, vol. 3562, pp. 221230. Springer, Heidelberg (2005) Lento, C. Gradojevic, N. La rentabilidad de las reglas técnicas de negociación: un enfoque de señal combinada. (1), 1327 (2007) Lento, C. Gradojevic, N. Wright, C. Contenido de información de inversión en Bollinger Bands Applied Financial Economics Letters 3 (4), 263267 (2007) CrossRef Leung, J. Chong, T. Una comparación empírica de los sobres medios móviles y de las bandas de Bollinger. Moody, J. Wu, L. Liao, Y. Saffell, M. Funciones de rendimiento y aprendizaje de refuerzo para sistemas de negociación y carteras. Applied Financial Economics Letters 17, 441470 (1998) Shi, Y. Eberhart, R. Un optimizador de enjambre de partículas modificado. En: Actas de la Conferencia Internacional IEEE de 1998 sobre Computación Evolutiva, Congreso Mundial IEEE sobre Inteligencia Computacional, pp. 6973 (1998) Williams, O. Optimización empírica de las bandas de Bollinger para la rentabilidad. Títulos de tesis, Universidad Simon Fraser (2006) Acerca de este capítulo Título Enjambre de Partículas Optimización de las Bandas de Bollinger Título del Libro Swarm Intelligence Book Subtitle 7ª Conferencia Internacional, ANTS 2010, Bruselas, Bélgica, 8-10 de septiembre de 2010. Proceedings Pages pp 504-511 Copyright 2010 DOI 10.1007 / 978-3-642-15461-450 ISBN 978-3-642-15460-7 ISBN 978-3-642-15461-4 Título de la serie Lecture Notes in Computer Science Series Volumen 6234 Series ISSN 0302-9743 Editor Springer Berlin Heidelberg Derechos de Autor Springer-Verlag Berlin Heidelberg Enlaces Adicionales Acerca de este Libro Temas Inteligencia Artificial Análisis de Algoritmos y Complejidad de los Problemas Computación por Dispositivos Abstractos Redes de Comunicaciones por Computadores Aplicaciones de Sistemas de Información Compuerta Numérica Palabras Clave particle swarm optimization Bollinger Bands Ratio de Sharpe Ratio de Sortino y optimización de parámetros Industria Sectores Pharma Materiales amp Steel Automoción Fabricación Química Biotecnología Electrónica IT amp Software Telecomunicaciones Consumer Packaging Goods Ingeniería Aeroespacial Paquetes de Libros Electrónicos Editores Marco Dorigo (16) Mauro Birattari (17) Gianni A. Di Caro 18) Ren Doursat (19) Andries P. Engelbrecht (20) Dario Floreano (21) Luca Maria Gambardella (22) Roderich Gro (23) Erol ahin (24) Hiroki Sayama (25) Thomas Sttzle (26) Editor Afiliaciones 16. IRIDIA 18. Instituto de Inteligencia Artificial Dalla Molle (IDSIA) 19. Instituto de Sistemas Complejos, París-Ile-de-France, CREA, Escuela Politécnica y CNRS 20. Departamento de Ciencias de la Computación, Universidad de Pretoria 21. EPFL, Laboratorio de Sistemas Inteligentes 22. Instituto de Dalle Molécula de StudiIntelligenza Artificial (IDSIA) 23. Departamento de Control Automático y Ingeniería de Sistemas, Universidad de Sheffield 24. KOVAN Research Lab. Departamento de Ingeniería Informática, Universidad Técnica de Oriente Medio 25. Departamento de Bioingeniería, Universidad de Binghamton, Universidad Estatal de Nueva York 26. IRIDIA, CoDE, Universidad Libre de Bruselas Autores Matthew Butler (27) Dimitar Kazakov (27) Informática, Grupo de Inteligencia Artificial, Universidad de York, Reino Unido Continuar leyendo. Para ver el resto de este contenido, por favor, siga el enlace de descarga de PDF arriba. Soy nuevo en metatrader y nuevo en este foro también. Sin embargo, estoy muy ansioso por obtener nuevos conocimientos sobre MQL4 y MetaTrader. Me preguntaba si hay un indicador en el software de una banda de bollinger modificado. Todos sabemos que las bandas se calculan usando la desviación estándar. Sin embargo, la fórmula stddev original utiliza el valor absoluto de las desviaciones. Me preguntaba si sería posible separar los valores positivos de la desviación de los valores negativos de la desviación. Algo como una desviación semi estándar, si este término es correcto. Resultando en una desviación estándar de ganancia para los valores positivos de desviación y una desviación estándar de pérdida para las desviaciones negativas. Una vez con estos datos, estaba pensando en implementar la desviación estándar de ganancia para la banda de bollinger superior y la desviación estándar de pérdida para la banda inferior. Esto podría darnos visualmente la volatilidad y parte de su dirección. Si lo está tirando hacia arriba o tirando hacia abajo. Es esto posible con metatrader espero que me hizo claro, y sería muy feliz si alguien con más experiencia me ayudó aquí. Gracias de antemano, Cómo calcular la banda quotmodifiedquot Bollinger Publicado en el 18 de noviembre de 2013 - 11:46 am En un número reciente de The Option Strategist Newsletter. Nos deatailed un sistema de comercio basado en una versión modificada de John Bollinger s Bollinger Bands. Desde entonces hemos recibido numerosas consultas preguntando cómo calculamos y trazamos nuestra versión modificada. Responderemos a esa pregunta en esta entrada del blog, pero antes de hacerlo proporcionaremos información básica sobre la diferencia entre nuestra versión modificada y el cálculo estándar. From The Option Strategist Newsletter Volumen 22, Número 20: Lo que sigue es una revisión rápida de los indicadores que se utilizan en este sistema. En primer lugar, en cuanto a Bollinger Bands sí: hay una ligera diferencia entre ldquonormalrdquo Bollinger Bands y lo que llamamos ldquomodifiedrdquo Bollinger Bands. Ambas bandas de cálculo rodean el promedio móvil de 20 días del subyacente. El ancho de esas bandas varía con la volatilidad: cuanto más volátil sea el subyacente en el momento, más anchas serán las bandas. La diferencia entre los dos resultados de la manera en cómo se calcula la volatilidad. En el cálculo ldquonormalrdquo Bollinger Band, la volatilidad es la desviación estándar de los precios de cierre. En nuestro cálculo de la banda de Bollinger, la volatilidad se calcula como en el modelo de Black-Scholes y otros cálculos de modelado de opciones: como la desviación estándar de los cambios porcentuales diarios de los precios. Para calcular nuestra versión modificada se calcularía la desviación estándar de 20 días de SPX en el mismo fue como se muestra en el libro Opciones como una inversión estratégica. A continuación, youd trazar la desviación 4 std, 3, -3 y -4 std puntos de desviación diariamente, donde, por ejemplo, el 4 std punto de desviación sería: 20 días MA e (4 stddev) Obtenga todos los artículos y recomendaciones comerciales Al suscribirse a The Option Strategist hoy.