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Como calcular o indicador de bandas Bollinger no Excel.
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Como calcular as bandas de Bollinger usando o Excel.
Bandas de Bollinger são um dos indicadores mais populares que são usados ​​por comerciantes quantitativos de hoje. Embora quase qualquer software comercial seja capaz de calcular os valores da Bollinger Band para você, nunca dói saber como entrar no capô e fazê-lo sozinho.
Saber como calcular os indicadores que você usa dará uma melhor compreensão do seu sistema de negociação quantitativo.
Mark da Tradinformed é especializado no uso de sistemas de negociação de excel para backtest e calcula valores para indicadores populares. Ele lançou uma breve postagem no blog e um vídeo que o acompanha exatamente como calcular bandas de bollinger usando o Excel.
Ele começa oferecendo sua própria descrição das Bandas Bollinger e depois explica como elas são calculadas:
A primeira etapa no cálculo das Bandas de Bollinger é levar uma média móvel.
Então você calcula o desvio padrão do preço de fechamento ao longo do mesmo número de períodos.
O desvio padrão é então multiplicado por um fator (geralmente 2).
A banda superior é calculada adicionando o desvio padrão multiplicado pelo fator à média móvel.
A banda inferior é calculada subtraindo o desvio padrão multiplicado pelo fator da média móvel.
Aqui estão as fórmulas que ele usa em seu vídeo:
Banda superior Bollinger I23 = H23 + (STDEVPA (F5: F23) * $ I $ 3)
Baixa Bollinger Banda J23 = H23- (STDEVPA (F5: F23) * $ J $ 3)
Este é o passo de vídeo de Mark no cálculo de Bandas Bollinger com o Excel:
Ele também explica como ele usa Bollinger Bands em sua própria negociação:
Normalmente, não tenho Bandas Bollinger em minhas tabelas porque acho que eles desordenam os gráficos e se distraem com a ação de preço.
No entanto, muitas vezes os adiciono aos gráficos temporariamente para ver se o preço atual está dentro ou fora das bandas. Eu também gosto de usá-los quando estou desenvolvendo estratégias de negociação automática, porque eles são auto-dimensionados. Isso significa que eles podem ser aplicados a qualquer mercado e prazo sem precisar ajustar os parâmetros.
3 respostas.
Os cálculos para as Bandas Bollinger Superior e Inferior, conforme indicado na rubrica # 8220; Aqui estão as fórmulas que ele usa em seu vídeo: # 8221; está errado.
Eu estive em contato com Mark Unsell (que fez o video) e ele concordou que suas equações estão em erro.
Aqui, as Eqs CORRIGIDAS; & # 8211;
Banda superior de Bollinger I23 = H23 + (STDEVPA (F4: F23) * $ I $ 3)
Baixa Bollinger Banda J23 = H23- (STDEVPA (F4: F23) * $ J $ 3)
Obrigado por compartilhar!
Parece q ele cometeu um pequeno deslize ao usar períodos diferentes para uma mídia móvel e para o cálculo do padrão padrão: para uma hora com uma célula F4 e para o outro F5, respectivamente.
Só n entendo pq aparece esse & # 8220; três dólares e # 8221 ;. Isso é só uma forma de fixação de células, então so era para aparecer ao símbolo de dólar.

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Guia para Excel para Finanças: Indicadores Técnicos.
A Microsoft oferece recursos sofisticados de análise estatística e de engenharia com o Analysis ToolPak. Os gráficos do mercado de ações e os indicadores técnicos relacionados podem ser manipulados usando este serviço, mas não há realmente nenhum recurso específico de análise técnica diretamente no aplicativo do Excel.
No entanto, há uma série de aplicativos de terceiros que podem ser comprados e usados ​​como "complementos" para complementar o pacote estatístico do Excel. Além disso, uma série de indicadores técnicos podem ser criados usando gráficos básicos e fórmulas no Excel. Abaixo está uma visão geral de uma série de indicadores técnicos primários e como eles podem ser criados no Excel.
Pontos de pivô.
Os pontos de pivô (PP) estão intimamente relacionados aos níveis de suporte e resistência, que são abordados com mais detalhes abaixo. Na sua forma mais simples, um ponto de pivô é calculado tomando a média do preço alto, baixo e de fechamento de um estoque ou de um ativo financeiro (abaixo é um exemplo no Excel.) Os níveis de negociação podem ser facilmente inseridos no Excel ou através de downloads de dados de Yahoo! Finanças, conforme detalhado na seção anterior. Este ponto de pivô constitui a base para níveis de suporte e resistência, conforme detalhado a seguir.
Apoio e resistência.
Os níveis de suporte e resistência são usados ​​para indicar os pontos em que um estoque pode não cair abaixo ou negociar acima, sem uma certa dificuldade. Nesses níveis, um estoque pode ver algum suporte, ou pode quebrar diretamente através dele no caminho para novidades ou altos novos.
Usando pontos de pivô, o primeiro nível de resistência é calculado ao duplicar o ponto de pivô e, em seguida, subtraindo o ponto baixo do intervalo de negociação utilizado. O primeiro nível de suporte também dobra o valor do ponto de pivô, mas subtrai o alto preço de negociação.
Um segundo nível de resistência pode ser calculado adicionando a diferença dos negócios altos e baixos ao ponto de pivô. O segundo nível de suporte subtrai a diferença dos negócios altos e baixos do ponto de pivô.
O terceiro nível de resistência e suporte é calculado da seguinte forma:
Terceira resistência = alta + 2 (PP - baixa)
Terceiro suporte = Baixo - 2 (Alto - PP)
Tabelas dinâmicas.
No Excel, os relatórios da tabela dinâmica ajudam a resumir, analisar, explorar e apresentar dados de resumo básicos. Como tal, é personalizável a análise de indicadores técnicos nos mercados financeiros. De acordo com o Excel, aqui está uma visão geral do que eles podem ajudar um usuário a fazer:
Consulte grandes quantidades de dados de várias maneiras amigáveis. Subtotal e dados numéricos agregados, resuma dados por categorias e subcategorias e crie cálculos e fórmulas personalizados. Expanda e colapse os níveis de dados para concentrar seus resultados e detalhar os detalhes dos dados resumidos para áreas de interesse para você. Mova as linhas para colunas ou colunas em linhas (ou "girando") para ver diferentes resumos dos dados de origem. Filtre, classifique, agrupe e forme condicionalmente o subconjunto de dados mais útil e interessante para permitir que você se concentre nas informações que você deseja. Presente relatórios concisos, atraentes e anotados on-line ou impressos.
Bollinger Bands®
A Bollinger Band é uma banda que traçou dois desvios padrão longe de uma média móvel simples. Abaixo está um gráfico das Bandas Bollinger:
Um blog que fornece uma visão geral da análise técnica para iniciantes forneceu recentemente uma visão geral de como um Bollinger Band pode ser criado no Excel. Abaixo está uma visão geral das entradas primárias:
Coluna, valores e fórmulas para criar:
A = Nome / data da empresa.
Médias móveis.
Uma média móvel é usada para rastrear as tendências da forma como um estoque ou um ativo financeiro é negociado. Destina-se a suavizar as flutuações diárias e a indicar se o ativo pode ser negociado acima, em ou abaixo de certas tendências ao longo do tempo.
Com dados existentes que incluem uma data e níveis de negociação diária, uma média móvel pode ser calculada no Excel. A função "MÉDIA" no Excel será usada para calcular as médias móveis para certos intervalos, como uma média móvel de 50 dias ou 200 dias. Então, pode-se determinar como o recurso está sendo negociado atualmente em relação a essa média móvel.
Índice de Força Relativa.
O índice de força relativa, ou RSI, pode ser calculado no Excel por meio de um cálculo direto da célula. O RSI é um indicador de momentum técnico que compara a magnitude dos ganhos recentes com as perdas recentes na tentativa de determinar condições de sobrecompra e sobrevenda de um activo. É calculado usando a seguinte fórmula:
RS é igual à Média de x dias de encerramento, dividido pela média de encerramento de x dias.

Análise técnica no Excel: Parte I e # 8211; SMA, EMA, Bollinger Bands.
Tabela de conteúdo.
Nesta série de três partes ou artigos # 8220; Análise técnica no Excel & # 8221; exploraremos como os comerciantes podem usar o Excel para aplicar análise técnica (TA) aos dados históricos do mercado. Isso incluirá a computação de alguns dos indicadores de análise técnica mais populares e a implementação de uma folha de cálculo de backtesting da estratégia comercial (na Parte III). Backtesting envolverá geração de sinais de compra e venda com base em indicadores TA e computação de estratégia P & # 038; L. Nós gostaríamos de salientar antecipadamente que todos os cálculos nesses artigos serão realizados usando funções padrão do Excel disponíveis no Excel 2018 e posterior. Não usaremos macros VBA / custom Excel. Isso é feito de propósito para manter as planilhas simples e a funcionalidade compreensível por não programadores.
Na primeira parte desta série de artigos, criaremos uma planilha do Excel onde usaremos fórmulas alguns indicadores de análise técnica comuns, tais como: média móvel simples, bandas Bollinger e média móvel exponencial. Vamos explicar as fórmulas e incluir instruções passo a passo abaixo. Além disso, estamos fornecendo uma planilha que criamos seguindo as etapas listadas neste artigo para que você possa usá-lo para sua própria análise de dados de mercado ou como base para a construção de suas próprias planilhas.
Exemplo de arquivo do Excel.
Arquivo Excel (download) contendo fórmulas para o cálculo da média móvel simples, Bandas Bollinger e média móvel exponencial conforme descrito nesta publicação.
Para este exemplo, temos um arquivo CSV com 6 meses de dados SPY por hora, cobrindo o 3 de setembro de 2018 e # 8211; 28 de fevereiro de 2017. O SPY é um índice S & P500 de rastreamento ETF. Temos quase 2000 pontos de dados neste arquivo. O arquivo contém colunas de preço, volume e timestamp do preço da OHCL. Disclaimer: este arquivo foi gerado usando o IB Data Downloader.
Arquivo de dados: historical_data_SPY_1hour_20170301 (arquivo de texto & # 8211; para baixar e # 8211; clique com o botão direito do mouse e selecione & # 8220; Salvar arquivo vinculado como ... & # 8221;)
Média móvel simples.
Cálculo básico.
A média móvel simples (SMA) é simplesmente o preço médio sobre o último N número de barras. Let’s calculate SMA for the close prices from our sample data file.
We’ll be calculating a 20-day moving average based on the SPY close price (column D). Let’s add column header “SMA-20” in column G and we type in the following formula value in cell G21 (since row 21 is the first one that has enough data to calculate 20-day SMA):
After hitting return to save the formula you should see value ‘164.57’ or close to that in cell G21. In order to calculate SMA-20 for all of the remaining cells below – just select cell G21, move cursor over cell and double-click the small square in the lower-right corner of that cell. You should now see values in column G calculated for the remainder of SPY prices.
Generalizing SMA Calculation.
Now we have calculated 20-day simple moving average values in column G . It’s great, but what if we want to calculate 50-day, or 200-day SMA now? Updating formula values every time you want to change SMA range is pretty tedious and error-prone. Let’s make our calculation more generic by adding a “length” parâmetro. We can start off by storing SMA range parameter in a separate cell so that we can reference it in or formula.
Here are the steps we followed to implement a generic SMA calculation in our spreadsheet:
Let’s start off by creating a little table on the side where we can store some input parameter values for our indicators. In cell O1 let’s type “Variable Name”, in cell P1 let’s type “Value”. In cell O2 let’s type name of our variable: “PERIOD”. In cell P2 we specify value of the “PERIOD” variable which we’ll be using to specify period length for our generalized SMA calculation. Changing this variable will trigger recalculation of SMA with the current period value. Let’s use value 14 for now. Let’s type column header value “SMA” in cell H1; column H will contain values for our generic SMA indicator. In cell H2 enter this formula:
Let’s dissect this formula. We are now using value of our PERIOD variable from cell P2. We had to add $ in front of column and row numbers to freeze reference to cell P2 as we copy SMA formula to other cells in column H. We’ve also replaced absolute reference to the Close column price range with the OFFSET Excel function. OFFSET returns a range of cells based on the offset in terms of number rows and columns from a given “reference” cell. First parameter is the reference cell (in our case H2 itself), second is an expression calculating the first row of the range based on the value of length parameter ($P$2), 3rd parameter is the column offset to the Close column (-4), negative value represents offset to the left while positive is offset to the right of the reference cell, and the last function parameter with value 1 represents the width of the range returned by OFFSET function, which in our case is just one column: D (CLOSE).
Removing Formula Errors.
Now, you will notice that first several rows in the column have error value #REF!. This happens because there are not enough rows in our data set to calculate the SMA value, and the range returned by OFFSET function goes over the edge of the worksheet for some rows. There exists a number of various techniques to hide error values in excel. Some of them involve formulas which return blank or zero values if a cell value contains an error. While this is perfectly valid technique - it complicates cell formulas and makes them hard to read. Instead, we’ll use conditional formatting to simply hide error values be changing foreground color to white. To change cell’s font color to white and use no error highlighting follow these instructions:
Select columns H-N In Excel: Home -> Conditional Formatting -> Highlight Cell Rules -> More Rules. In the “New Formatting Rule” dialog select “Errors” and in “Format with…” select “Custom format”, then set Fill color to white and font color to white as well.
Bandas de Bollinger.
Introdução.
Bollinger Bands is a simple but useful indicator providing valuable information on historical price volatility of a financial instrument, as well as current price deviation from a moving average. When price moves become more volatile – the bands widen, in the periods of relative calm – they come closer together. The relative position of the current price to the bands can also be used to estimate whether market is overbought or oversold. If the current price is close to or crossed upper band – the price is considered in overbought territory, while price close to/crossed lower band – underlying market is considered oversold.
Basic Calculation.
Bollinger Bands indicator could be calculated using either simple moving average or exponential moving average as the basis. Bollinger Bands consists of three data series: moving average (simple or exponential) and two standard deviation (boundary) lines, one above, and one below the moving average, usually at 2 standard deviations from the moving average. Exponential moving average (covered below) gives more weight to the more recent price action, while Simple moving average provides a more stable and less jittery indicator. There are a total of 2 input parameters: 1) moving average period (number of bars), 2) number of standard deviations for the upper band lower bands. In this example we’ll use simple moving average we already calculated in column H (see instructions in the section above). All that’s remaining is to add columns for upper and lower bands.
We are still using 14-day moving average period value. The first row that has enough data for 14-day SMA is row 15 (since row 1 is used for column header). The upper band will be in column I, so in cell I15 we type the following formula:
In this formula we are simply adding two standard deviations of the Close prices from cells D2:D15 to the SMA value.
Here the only difference from the previous formula is that we are subtracting two standard deviations from SMA. Excel formula STDEV() calculates standard deviation for a series of values. In this case we are multiplying value by 2 to get 2 standard deviations, and adding/subtracting the result from the moving average to generate the upper/lower band values. To expand the formulas – just roll over and double-click on a small square in the lower-right corner of the cell to replicate formula for the rest of the data range.
Generalized Bollinger Band Computation.
Now , how about generalizing the Bollinger Band formula so that we don’t have to update our formulas every time we want to calculate Bollinger bands for different number of standard deviations from MA or when we change moving average length.
Let’s add another parameter to our generic variables table on the right of the spreadsheet. Let’s type “Std devs:” in cell O3, and 2.0 in P3. Next, let’s add the following formula in I15:
In this formula we’ve replaced 2 with $P$3 – which points to our variable in cell P3 containing number of standard deviations for the bands, and calculate offset based on the PERIOD variable in cell P2.
The only difference from the formula in the previous step is that we’ve replaced + after H15 with – (minus), to subtract number of standard deviations from SMA, and we had to change offset to the price columnd , notice -6, instead of -5 in the “cols” parameter to the OFFSET function to refer to column D (CLOSE). Don’t forget to copy new formulas in cells I15 and J15 to the rest of the respective column cells.
You can now change values of “PERIOD” and “Std devs” variables in cells P2 & P3, and have SMA and Bollinger Band values automatically recalculated.
Bollinger Bands Chart in Excel.
Watch this video with instructions for adding a Bollinger Band chart to the spreadsheet we created above.
Média móvel exponencial.
Exponential Moving Average (EMA) is type of moving average that is similar to a simple moving average, except that more weight is given to the latest data. The exponential moving average is also known as “exponentially weighted moving average”.
Computation Instructions.
We’ll use column K to calculate EMA. Let’s set our PERIOD value to 1 (cell P2), so that we could enter formula at the top of our sheet and have some values we can see entering the formulas. We can set PERIOD to any value after we are done and have EMA (and SMA) automatically recalculated. In cell K2 we set the first value of the EMA series to be simply equal to the Close value (D2) in the same row, just because we need to “seed” EMA computation with some sensible value.
In this formula we multiply row’s Close price (D3) by the exponent function, using $P$2 to reference our “number of periods” variable, and add to the result the previous EMA value (K2), multiplied “1- the exponent”. This is the standard EMA formula.
Part I Conclusion.
In this first part of our 3-part series we calculated Simple Moving Average, Bollinger Bands, and Exponential Moving Average technical analysis indicators for our sample historical data set. In the next part we’ll cover two of the most famous technical analysis indicators: MACD and RSI.
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