OPEN-SOURCE SCRIPT
Moving Covariance
Co-variance is a representation of the average percent data points deviate from there mean. A standard calculation of Co-variance uses One standard Deviation. Using the empirical rule, we can assume that about 68.26% of Data points lie in this range.
The advantage to plotting co variance as a time series is that it will show you how volatility of a trailing period changes. Therefore trend lines and other methods of analysis such as Fibonacci retracements could be applied in order to generate volatility targets.
For the purpose of this indicator I have the mean using a vwma derived from vwap. This makes this measurement of co-variance more sensitive to changes in volume, likewise are more representative a change in volatility, thus giving this indicator a "leading aspect".
The advantage to plotting co variance as a time series is that it will show you how volatility of a trailing period changes. Therefore trend lines and other methods of analysis such as Fibonacci retracements could be applied in order to generate volatility targets.
For the purpose of this indicator I have the mean using a vwma derived from vwap. This makes this measurement of co-variance more sensitive to changes in volume, likewise are more representative a change in volatility, thus giving this indicator a "leading aspect".
סקריפט קוד פתוח
ברוח TradingView אמיתית, מחבר הסקריפט הזה פרסם אותו בקוד פתוח, כך שסוחרים יוכלו להבין ולאמת אותו. כל הכבוד למחבר! אתה יכול להשתמש בו בחינם, אבל השימוש החוזר בקוד זה בפרסום כפוף לכללי הבית. אתה יכול להכניס אותו למועדפים כדי להשתמש בו בגרף.
כתב ויתור
המידע והפרסומים אינם אמורים להיות, ואינם מהווים, עצות פיננסיות, השקעות, מסחר או סוגים אחרים של עצות או המלצות שסופקו או מאושרים על ידי TradingView. קרא עוד בתנאים וההגבלות.