GARCH 지표: 산업 수준의 변동성 추정기

GARCH(일반화된 자기회귀 조건부 이분산성) 지표는 금융 자산의 가격 변동성을 예측하기 위해 사용되는 GARCH(1,1) 재귀 모델에 기반한 변동성/거래량 지표입니다. 이 통계 모델은 금융 시계열 분석에서 사용되며, 시계열의 분산이 자기상관되어 있다고 가정하고, 모델 예측과 실제 차이에 대한 오차 항이 자기회귀 이동 평균 과정으로 모델링될 수 있습니다. 금융 시장에서의 오차 항 변동성은 항상 불규칙적으로 나타나기 때문에 이분산성(heteroskedasticity)라는 이름이 붙었습니다.

금융 기관에서는 GARCH 모델을 주식, 채권 및 시장 지수의 변동성을 추정하는 데 사용합니다. 이 지표는 외환, 원자재(XAUUSD), 암호화폐(BTCUSD)와 함께 테스트되었습니다.

입력 변수:

• 감마 변수 - 상수항 (무조건 분산)
• 알파 변수 - ARCH 계수 (마지막 충격에 대한 반응)
• 베타 변수 - 일반화된 ARCH 계수 (과거 분산의 지속성)
• 막대 창 - 롤링 평균/표준편차에 포함할 막대 수
• 임계값 스케일 - 기본값은 1입니다.

선:

• 청록색 선은 다음 캔들의 변동성(분산)에 대한 GARCH의 일 단계 예측 값을 나타냅니다. 이 선은 변동성을 위한 GARCH(1,1) 공식을 사용하여 계산됩니다. 급격한 가격 변화가 발생할 때 이 선은 급증하고 천천히 기준선으로 돌아가며, 이는 고변동성 기간을 나타냅니다.
• 빨간 선은 고/저 변동성 기간을 식별하기 위한 임계선을 나타냅니다. 이를 통해 트레이더는 두 선 교차 신호를 쉽게 식별할 수 있으며, 전문가 상담(EA)도 고변동성 영역을 쉽게 식별할 수 있습니다. 임계값 스케일은 확대될 수 있습니다.

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