Um die grundlegende Volatilität eines Wertpapiers zu ermitteln eines Wertpapiers zu ermitteln, verwendet Donald Dorsey bei seinem Relative Volatility Index (RVI) die Standardabweichung über einen Zeitraum von zehn Tagen. Für die Berechnung der Dynamik der Volatilitätsentwicklung wendet er den Relative Strength Index (RSI) auf das Ergebnis der Volatilitätsberechnung an. Zur Berechnung der RSI verwendet er die üblichen 14 Tage.
Der Relative Volatility Index (RVI) misst die Richtung der Volatilitätsentwicklung auf einer Skala von 1 bis 100. Indem der RSI auf die Volatilität angewendet wird, werden die Schwankungen auf den Wertebereich zwischen 0 und 100 normiert und sind dadurch sowohl historisch als auch mit anderen Wertpapieren vergleichbar.
Beim RVI bedeuten Werte über 50 eine Zunahme der Volatilität. Werte unter 50 deuten auf eine nachlassende Volatilität hin.
Donald Dorsey bezeichnet die Verwendung als Filter für andere Indikatoren als Hauptaufgabe des RVI. Der RVI muss Signale eines Indikators bestätigen, damit sie als gültig gelten.
Z.B. kann das Überkreuzen eines 10- und eines 20-Tage-Durchschnitts als signalgebender Indikator verwendet werden. Signale für steigende Kurse werden dann ausschließlich ausgeführt, wenn gilt: RVI > 50. Signale für fallende Kurse werden nur berücksichtigt, wenn gilt: RVI < 50.
Der Ausstieg aus einer Long-Position erfolgt, wenn gilt: RVI < 40. Der Ausstieg aus einer Short-Position erfolgt, wenn gilt: RVI > 60.
Ein ignoriertes Signal auf steigende Kurse wird nachgeholt, wenn gilt: RVI > 60. Ein ignoriertes Signal auf fallende Kurse wird nachgeholt, wenn gilt: RVI < 40.
Formeln
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\( RVI_t=100- \frac{100} {1- \frac {GD_t^{av.off,n}(u)}{GD_t^{av.off,n}(d)}}
\quad = \frac{GD _t ^{av.-off,n}(u)}{GD -t ^{av.-off,n}(u)+GD _t ^{av.-off,n}(d)} \cdot 100 \)
- \( C_t>C_{t-1} \quad \quad u_t= \quad t \quad \quad und \quad \ d_t=0 \)
- \( C_t<C_{t-1} \quad \quad u_t=0 \quad \quad und \quad \ d_t= \quad t \)
- \( C_t=C_{t-1} \quad \quad u_t=0 \quad \quad und \quad \ d_t=0 \)
- \( t = \sqrt { \frac {\sum_{i=0} ^{i<m}( C_{t-i} - \bar X_t )^2 } {m}} \)
- \( \bar X_t = \frac{\sum_{i=0} ^{i<m} C_{t-i}}{m} \)