जनरलाइज्ड ऑटोरेग्रेसिव कंडीशनल हेटेरोस्केडस्टिसिटी (GARCH) अस्थिरता/वॉल्यूम इंडिकेटर एक ऐसा टूल है, जो GARCH(1,1) पुनरावृत्ति मॉडल पर आधारित है। इसका उपयोग वित्तीय बाजारों में वित्तीय संपत्तियों की मूल्य क्रिया की अस्थिरता का अनुमान लगाने के लिए किया जाता है। यह सांख्यिकीय मॉडल वित्तीय समय श्रृंखला विश्लेषण में उपयोग होता है, जहां समय श्रृंखला का वैरिएंस ऑटोकॉरिलेटेड माना जाता है और त्रुटि पद (मॉडल भविष्यवाणी और वास्तव में होने वाली चीज़ों के बीच का अंतर) एक ऑटोरेग्रेसिव मूविंग एवरेज प्रक्रिया है जिसे मॉडल किया जा सकता है। वित्तीय बाजारों की त्रुटि पद का परिवर्तन हमेशा अनियमित होता है, इसलिए इसे हेटेरोस्केडस्टिसिटी कहा जाता है।
वित्तीय संस्थान GARCH मॉडल का उपयोग स्टॉक्स, बॉंड्स और मार्केट इंडेक्स की अस्थिरता का अनुमान लगाने के लिए करते हैं। इस इंडिकेटर का परीक्षण फॉरेक्स, कमोडिटीज (जैसे XAUUSD) और क्रिप्टो (जैसे BTCUSD) पर किया गया है।
इनपुट स्पेस:
- गामा वेरिएबल - स्थायी पद (अनकंडीशनल वैरिएंस)
- अल्फा वेरिएबल - ARCH गुणांक (पिछले झटके पर प्रतिक्रिया)
- बीटा वेरिएबल - जनरलाइज्ड ARCH गुणांक (पिछले वैरिएंस का स्थायित्व)
- बार विंडो - रोलिंग औसत/std में शामिल करने के लिए बार की संख्या।
- थ्रेशोल्ड स्केल - डिफ़ॉल्ट 1 है।
लाइनें:
- कैडेट-नीली रेखा अगले कैंडल के लिए अस्थिरता (वैरिएंस) के GARCH एक-चरण पूर्वानुमान मानों को दर्शाती है। यह रेखा अस्थिरता के लिए GARCH(1,1) सूत्र का उपयोग कर के गणना की जाती है। जब अचानक रिटर्न में बदलाव होता है, तो यह रेखा ऊँची हो जाती है और धीरे-धीरे अपने आधार स्तर पर लौटती है, जो एक उच्च अस्थिरता अवधि को दर्शाती है।
- लाल रेखा उच्च / निम्न अस्थिरता अवधि की पहचान के लिए थ्रेशोल्ड का प्रतिनिधित्व करती है। यह व्यापारियों के लिए दो-रेखा-पार क्रॉस सिग्नल पहचान की अनुमति देती है, साथ ही विशेषज्ञ सलाहकारों को अत्यधिक अस्थिर क्षेत्रों को आसानी से पहचानने में मदद करती है। थ्रेशोल्ड स्केल को भी बढ़ाया जा सकता है।
यह इंडिकेटर M1, M5 टाइमफ्रेम के साथ ठीक से काम नहीं कर सकता।
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