Bollinger Bands

Petr włącza Bollinger Bands w TradingView i widzi trzy linie wokół kursu bitcoina. Tradycyjnie środek stanowi SMA: zwykła średnia cen z wybranego okna, w której każda obserwacja ma taką samą wagę. Górna granica dodaje do środka wielokrotność odchylenia standardowego, dolna ją odejmuje. Odchylenie oblicza się z samych cen, a nie z już wygładzonej linii średniej. Nowe dane przesuwają korytarz i zmieniają jego szerokość. Nie jest to wyznaczona z góry droga, którą bitcoin musi podążać. [2]

John Bollinger podaje jako ustawienia domyślne długość 20 okresów i mnożnik odchylenia 2. Okres oznacza tutaj przedział czasu na wykresie: dwadzieścia świec godzinowych daje inny obraz niż dwadzieścia dziennych. Porównując wykresy, Petr sprawdza więc także rynek, źródło ceny i sposób obliczania odchylenia. Zmiana ustawień zmienia pytanie zadawane wykresowi. Parametry domyślne pomagają poznać narzędzie, ale nie dowodzą, że są najlepsze na każdym rynku. [1]

Fidelity tłumaczy szerokość pasm przez zmienność, czyli wahania ceny. Jeśli ceny w wybranym oknie są bardziej rozproszone, a mnożnik się nie zmienia, granice oddalają się od siebie. Gdy ceny skupiają się bliżej średniej, pasma się zwężają. Petr dowiaduje się czegoś o zaobserwowanych wahaniach, nie o kierunku następnego ruchu. Wąski korytarz nie obiecuje wzrostu, a szeroki nie oznacza automatycznie nadchodzącego spadku. [3]

Petr widzi cenę przy dolnej linii i myśli, że jest tanio. John Bollinger wyraźnie odróżnia jednak dotknięcie pasma od sygnału transakcyjnego. Cena jest niska względem wybranego okna, niekoniecznie względem ekonomicznej wartości bitcoina. Podczas trwającego spadku może dalej podążać wzdłuż dolnej granicy albo zejść poniżej niej. Również dotknięcie górnego pasma nie musi być powodem do sprzedaży. Linie opisują relację do przeszłości, nie tworzą bariery dla kursu. [1]

Petr pamięta ze statystyki, że odchylenie standardowe wiąże się z prawdopodobieństwem. John Bollinger przestrzega właśnie przed takim skrótem myślowym. Niektóre wnioski statystyczne wymagają założeń dotyczących rozkładu danych; sama nazwa obliczenia ich nie potwierdza. Ceny nie muszą mieć znanego rozkładu normalnego przypominającego dzwon, a krótkie okno nie daje pewności co do przyszłości. Pasma nie są więc obiecanym przedziałem przyszłych cen ani ubezpieczeniem od strat. Mnożnik równy dwa również nie daje takiej gwarancji. [1]

TradingView udostępnia także %b, opisujące pozycję ceny względem pasm. Od aktualnej ceny odejmuje się dolną granicę, a wynik dzieli przez szerokość korytarza, czyli różnicę granicy górnej i dolnej. Wartość 0 oznacza dolny brzeg, a 1 górny. Cena może wyjść poza pasma i wynik również może przekroczyć te wartości. Petr mierzy pozycję, nie szerokość ani prawdopodobieństwo zysku. Jeśli granice się pokryją, iloraz nie jest określony: nie można dzielić przez zero. [4]

W ciągu dnia Petr widzi wyjście ceny poza pasmo, ale wieczorem wykres wygląda inaczej. TradingView wyjaśnia, że Close na otwartej świecy oznacza zmieniającą się ostatnią cenę. Świeca podsumowuje przedział czasu, którego ostatecznego zamknięcia jeszcze nie znamy. Jeśli obliczenie korzysta z Close, przed końcem świecy mogą zmieniać się zarówno cena, jak i granice pasm. Dotknięcie podczas świecy oraz zamknięcie poza pasmem są różnymi zdarzeniami. Historyczny wykres nie zachowuje wszystkich stanów pośrednich. [5]

Petr może badać powrót ceny do środka albo kontynuację ruchu po wyjściu poza granicę. To różne założenia; nazwa Bollinger Bands nie potwierdza żadnego z nich. Dokumentacja strategii TradingView oddziela obliczenia wykresu od symulacji faktycznego wykonania zleceń. Test musi uwzględniać opłaty i slippage, czyli różnicę ceny oczekiwanej i uzyskanej. Trzeba też uważać na overfitting: parametry dopracowane na dawnych danych mogą zawieść na innych. Warto badać dane niewykorzystane przy dopasowywaniu ustawień, lecz nadal nie gwarantuje to przyszłego zysku. [6]