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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".
covarianceindicatorsprobabilitytradingVolatility

오픈 소스 스크립트

진정한 TradingView 정신에 따라, 이 스크립트의 저자는 트레이더들이 이해하고 검증할 수 있도록 오픈 소스로 공개했습니다. 저자에게 박수를 보냅니다! 이 코드는 무료로 사용할 수 있지만, 출판물에서 이 코드를 재사용하는 것은 하우스 룰에 의해 관리됩니다. 님은 즐겨찾기로 이 스크립트를 차트에서 쓸 수 있습니다.

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