Rashad

Exponential Bollinger Bands

These Bollinger Bands are exponential because the variance is calculated using the exponential moving average, rather than just adding the normal standard deviation to the ema. This may be more useful because the exponential standard deviation should be more sensitive to near term increases or decreases in volatility.

Please do not forget that Bollinger Bands should always be combined with another method of analysis. Bollinger Bands just provide an easy way to gauge where the price could range in. At 2 standard deviations of a continuously random variable, more than 98% of data points are in this range. I am however going to test this in excel to get the average number of data points that stay in the range for Bitcoin. I will upload my findings when I complete that. Please monitor this description if your interested.

오픈 소스 스크립트

이 스크립트의 오써는 참된 트레이딩뷰의 스피릿으로 이 스크립트를 오픈소스로 퍼블리쉬하여 트레이더들로 하여금 이해 및 검증할 수 있도록 하였습니다. 오써를 응원합니다! 스크립트를 무료로 쓸 수 있지만, 다른 퍼블리케이션에서 이 코드를 재사용하는 것은 하우스룰을 따릅니다. 님은 즐겨찾기로 이 스크립트를 차트에서 쓸 수 있습니다.

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study("Exponential Bollinger Bands", shorttitle = "EBB", overlay = true)
src = input(ohlc4, title = "source")
len = input(21, title = "timeframe / # of period's")
e = ema(src,len)
evar = (src - e)*(src - e)
evar2 = (sum(evar,len))/len
std = sqrt(evar2)
Multiplier = input(2, minval = 0.01, title = "# of STDEV's")
upband = e + (Multiplier * std)
dnband = e - (Multiplier * std)
//stdd = stdev(std)
//bsu = upband + std
//bsun = upband - std
//bsd = dnband + std
//bsdn = dnband - std
//plot(bsu, color = purple)
//plot(bsun, color = purple)
//plot(bsd, color = purple)
//plot(bsdn, color = purple)
plot(e, color = purple, linewidth = 2, title = "basis")
plot(upband, color = red, linewidth = 2, title = "up band")
plot(dnband, color = green, linewidth  = 2, title = "down band")