Prozentuale Preisabweichung vom gleitenden Durchschnitt
factor.formula
BIAS:
in:
- :
Der Schlusskurs des aktuellen Handelszyklus stellt den Preis der letzten Transaktion in diesem Zyklus dar und ist die Grundlage für die Berechnung der Preisabweichung vom Mittelwert.
- :
Der Simple Moving Average des Schlusskurses über N Perioden stellt den arithmetischen Mittelwert der Schlusskurse über die letzten N Perioden dar, der verwendet wird, um Preisschwankungen zu glätten und eine Basisreferenzlinie zu bilden. SMA ist die Abkürzung für Simple Moving Average.
- :
Die Länge des Zyklus des Simple Moving Average wird normalerweise mit kurz-, mittel- und langfristigen Parametern wie 6, 12, 20, 24, 60 usw. berechnet. Die Wahl des N-Wertes beeinflusst die Glättung des gleitenden Durchschnitts und seine Sensitivität gegenüber Preisänderungen. Kleinere N-Werte sind empfindlicher gegenüber Preisänderungen, während größere N-Werte glatter sind.
factor.explanation
Die prozentuale Preisabweichung vom gleitenden Durchschnitt (BIAS) quantifiziert die Volatilität des Preises relativ zu seinem Mittelwert kurzfristig, indem sie die prozentuale Abweichung des aktuellen Schlusskurses vom N-Perioden-Simple Moving Average berechnet. Ein positiver BIAS-Wert zeigt an, dass der aktuelle Schlusskurs über seinem gleitenden Durchschnitt liegt, was darauf hindeutet, dass der Markt überkauft sein könnte und der Preis einem Korrekturrisiko ausgesetzt sein könnte. Je größer der Wert, desto überkaufter ist der kurzfristige Preis und desto größer ist die Möglichkeit einer Umkehr. Ein negativer BIAS-Wert zeigt an, dass der aktuelle Schlusskurs unter seinem gleitenden Durchschnitt liegt, was darauf hindeutet, dass der Markt überverkauft sein könnte und eine Erholungsmöglichkeit für den Preis bestehen könnte. Je kleiner der Wert, desto überverkaufter ist der kurzfristige Preis und desto größer ist die Möglichkeit einer Umkehr. Dieser Indikator wird häufig verwendet, um den Zeitpunkt von Preisumkehrungen zu bestimmen und wird in Verbindung mit anderen technischen Indikatoren verwendet, um die Genauigkeit von Vorhersagen zu verbessern. Im quantitativen Handel kann BIAS als wichtiger Bestandteil beim Aufbau einer Umkehrstrategie verwendet werden.