Beschreibung
VolatilitÀtsausbruch-Indikator - Hawkes Volatility Engine
Dieser Indikator soll Kontext bieten, keine unmittelbaren Handelsaktionen. Die VolatilitĂ€tskomponente hilft Ihnen zu erkennen, wann sich die Marktbedingungen Ă€ndern â Phasen niedriger VolatilitĂ€t gehen oft groĂen Bewegungen voraus, und Phasen hoher VolatilitĂ€t erschöpfen sich schlieĂlich. Die EWMA-Komponente hĂ€lt Sie mit dem sich entwickelnden Trend orientiert und hebt hervor, wenn sich der Preis davon entfernt.
Kombinieren Sie diese beiden Perspektiven â VolatilitĂ€tsregime und Trendkontext â mit Ihrer eigenen Handelsmethodik und Ihrem Urteilsvermögen. Der Indikator zeigt Ihnen das Umfeld â Sie entscheiden, was Sie darin tun.
Version 2.0
Offen fĂŒr zukĂŒnftige Updates
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Ăberblick
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Dieser Indikator kombiniert zwei unterschiedliche Komponenten, um HÀndlern gleichzeitig VolatilitÀtsregime und Trendbedingungen zu identifizieren.
Die erste Komponente verwendet einen Hawkes-Prozess, um VerĂ€nderungen der MarktvolatilitĂ€t zu erkennen. Im Gegensatz zu traditionellen VolatilitĂ€tsindikatoren sagt er keine Richtung voraus â er signalisiert lediglich, wann der Markt von ruhiger Kompression zu aktiver VolatilitĂ€t wechselt oder umgekehrt. Man kann ihn als VolatilitĂ€tszustandsdetektor betrachten: Er zeigt an, wann es heiĂ hergeht oder sich abkĂŒhlt, aber nicht, in welche Richtung sich der Preis bewegt.
Die zweite Komponente fĂŒgt ein doppeltes EWMA-System (Exponentiell gewichteter gleitender Durchschnitt) hinzu, das ĂŒber Ihrem Kursdiagramm liegt. Dies gibt Ihnen Trendkontext durch ein schnelles und langsames gleitendes Durchschnittskreuz, ergĂ€nzt durch eine KerzenfĂ€rbung, die zeigt, wann der Preis vom Trend abweicht.
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Wie es funktioniert
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VolatilitĂ€tserkennung: Der Indikator verwendet den Parkinson High-Low VolatilitĂ€ts-SchĂ€tzer â eine effizientere Methode als der Standard-ATR, da er die gesamte Kerzen-Spanne nutzt. Diese normalisierte VolatilitĂ€t flieĂt in eine Hawkes-Prozess-Berechnung ein, die dann mit dynamischen quantilbasierten Schwellenwerten verglichen wird.
Wenn die VolatilitĂ€t nach einer Kompressionsphase ĂŒber die obere Schwelle ausbricht, erhalten Sie ein "VOL INCOMING"-Signal. Wenn sie wieder unter die untere Schwelle fĂ€llt, sehen Sie "VOL END". Dies sind keine Einstiegssignale â es sind VolatilitĂ€tsregime-Wechsel. Der Markt wacht entweder auf oder schlĂ€ft ein.
Trendkontext: Zwei exponentiell gewichtete gleitende Durchschnitte (schnell und langsam) erscheinen in Ihrem Hauptchart. Der schnelle GD ist blau, der langsame orange. Wenn der schnelle ĂŒber dem langsamen liegt, ist der Trend aufwĂ€rts. Wenn der schnelle unter dem langsamen liegt, ist der Trend abwĂ€rts.
Der Divergenzfilter: Hier wird es interessant. Manchmal entfernt sich der Preis deutlich vom Trend. Wenn die gesamte Kerze (Open, High, Low, Close) wĂ€hrend eines AufwĂ€rtstrends unter dem schnellen GD liegt oder wĂ€hrend eines AbwĂ€rtstrends darĂŒber, wird die Kerze gelb. Dies ist ein strenger Filter â wenn auch nur der Docht den schnellen GD berĂŒhrt, behĂ€lt die Kerze die normale Trendfarbe.
Gelbe Kerzen erscheinen oft bei RĂŒcksetzern oder Erschöpfungspunkten, aber denken Sie daran: Sie sagen nicht, was als NĂ€chstes kommt, sondern nur, dass sich der Preis vorĂŒbergehend vom Trend entfernt hat.
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Hauptmerkmale
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VolatilitÀtskomponente:
- Parkinson High-Low VolatilitÀtsnormalisierung (effizienter als Standard-ATR-Methode)
- Hawkes-Prozess-Berechnung mit einstellbarem Zerfall (Kappa-Parameter)
- Dynamische quantilbasierte Schwellenwerte (anpassbare Perzentile)
- Visuelle Markierungen: "VOL INCOMING" bei VolatilitĂ€tsausbrĂŒchen, "VOL END" bei Kompressionen
- Fortsetzungsfilter: Nur der erste Ausbruch wird markiert, nicht jeder Spike
- Optionale horizontale Trendlinien und vertikale Markierungen
EWMA-Trendkomponente:
- Pandas-kompatible EWMA-Berechnung (adjust=True Formel)
- Schnelle und langsame GD-Linien im Hauptkurschart angezeigt
- Anpassbare SpannenlÀngen (Standard: 20/50)
- Minimale PeriodenunterstĂŒtzung (unterdrĂŒckt Ausgabe bis ausreichende Daten vorliegen)
- Option zum Ignorieren von NA fĂŒr die Behandlung von LĂŒcken
- Dreifarbiges Kerzensystem: GrĂŒn (AufwĂ€rtstrend), Rot (AbwĂ€rtstrend), Gelb (Divergenz)
Anpassungsoptionen:
- Parkinson-Periode (Lookback fĂŒr VolatilitĂ€tsberechnung)
- Hawkes Kappa (Zerfallsrate, beeinflusst SensitivitÀt)
- Quantil-Lookback-Periode
- Niedrige und hohe VolatilitÀtsschwellen (Perzentile)
- Jahresumrechnungsumschalter und SegmentlÀnge
- Schnelle und langsame Spanne fĂŒr gleitende Durchschnitte
- Bullen-, BĂ€ren- und Divergenzfarben
- TrendlinienverlÀngerungslÀnge
- Vertikale Markierungen ein-/ausblenden
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Technische Anmerkung: Die Hawkes-Prozess-Komponente verwendet eine rekursive exponentielle Berechnung, die fĂŒr die Echtzeitanwendung optimiert ist. Die EWMA-Implementierung entspricht dem Verhalten von Pandas, um Konsistenz mit Python-basierendem Backtesting zu gewĂ€hrleisten. Beide Komponenten berechnen nur auf geschlossenen Kerzen, um Nachzeichnungen zu vermeiden.
Zusammenfassung
1. Volatility Detection: Utilizes Parkinson's High-Low volatility estimator and a Hawkes Process calculation with adjustable decay to detect shifts in market volatility regimes. The indicator signals transitions between low volatility (compression) and high volatility (breakout) phases with visual markers labeled "VOL INCOMING" and "VOL END." These signals indicate changes in volatility state but do not predict price direction.
2. Trend Context: Features dual Exponentially Weighted Moving Averages (EWMA) â a fast (blue) and slow (orange) moving average â displayed on the price chart to provide trend direction. When the fast MA is above the slow MA, the trend is considered up; when below, down. A divergence filter colors candles yellow when price bars fully separate from the fast MA during a trend, highlighting potential retracements or exhaustion points.
The indicator supports customizable parameters including volatility lookback periods, Hawkes decay rate, quantile thresholds, and moving average spans. It is applicable across multiple markets such as Forex, stocks, commodities, indices, and cryptocurrencies. Calculations are performed on closed bars to avoid repainting, and the EWMA implementation aligns with standard Python Pandas behavior for consistency in backtesting.
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