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一般化自己回帰条件付き異次元分散(GARCH) ボラティリティ・ボリューム指標は、金融資産の価格変動のボラティリティを予測するために金融市場で使用されているGARCH(1,1)再帰モデルに基づいています。この統計モデルは、金融時系列分析で使用され、時系列の分散は自己相関していると仮定され、誤差項(モデルの予測と実際に起こることの差)は自己回帰移動平均プロセスを持っているとモデル化することができます。金融市場の誤差項の変動は常に不規則であるため、ヘテロスケードアクティシティと 呼ばれる。
金融機関は、株式、債券、市場指数のボラティリティの推定量としてGARCHモデルを使用しています。この指標は、FX、コモディティ(XAUUSD)、暗号通貨 (BTCUSD)でテストされている。
入力スペース:
- Gamma 変数- 定数項(無条件分散)
- Alpha 変数- ARCH 係数(最後のショックに対する反応)
- ベータ変数- 一般化ARCH係数(過去の分散の持続性)
- バーウィンドウ- ローリング平均/標準偏差に含めるバーの量。
- しきい値スケール- デフォルトは1。
行:
- カデットブルーの線は、次のローソク足のボラティリティ(分散)の GARCH ワンステップ予測値を表します。この線は、ボラティリティのGARCH(1,1)式を使用して計算されます。急激なリターン変動時には、線は急上昇し、ゆっくりと減衰してベースラインに戻りますが、これはボラティリティの高い期間を示しています。
- 赤線は、ボラティリティが高い/低い期間を識別するための閾値を表している。これにより、トレーダーは2本の線が交差するシグナルを識別することができ、また、エキスパート・アドバイザーはボラティリティの高いエリアを容易に識別することができます。しきい値のスケールは、増幅することもできます。
このインディケータは、M1、M5タイムフレームでは意図したとおりに機能しない場合があります。
GARCHの詳細はこちら: https://www.investopedia.com/terms/g/garch.asp
MetaQuotes Ltdによって英語から翻訳されました。
元のコード: https://www.mql5.com/en/code/61205