GARCH（一般化自己回帰条件付き異方分散）インジケーターは、金融市場での価格変動を予測するために用いられるボラティリティ/ボリューム指標です。このインジケーターは、GARCH(1,1)再帰モデルに基づいており、金融資産の価格行動のボラティリティを分析する際に使われます。
この統計モデルは、金融時系列分析において、時間系列の分散が自己相関していると仮定し、モデルの予測と実際の結果の誤差項が自己回帰移動平均プロセスとしてモデル化されることを考慮しています。金融市場の誤差項の変動は常に不規則であるため、このように呼ばれています。
金融機関は、株式、債券、市場指数のボラティリティを推定するためにGARCHモデルを使用しています。このインジケーターは、外国為替（Forex）、商品（XAUUSD）、クリプト（BTCUSD）などでテストされています。
入力パラメータ:
- ガンマ変数 - 定数項（無条件分散）
- アルファ変数 - ARCH係数（前回のショックに対する反応）
- ベータ変数 - 一般化ARCH係数（過去の分散の持続性）
- バーウィンドウ - ローリング平均/標準偏差に含めるバーの数
- 閾値スケール - デフォルトは1。
ラインの説明:
- カデットブルーのラインは、次のキャンドルに対するボラティリティ（分散）のGARCH一段階予測値を示しています。このラインは、ボラティリティのGARCH(1,1)式を使用して計算されます。急激な変動があると、このラインは急上昇し、徐々に基準値に戻ることを示し、高いボラティリティの期間を示します。
- 赤いラインは、高ボラティリティと低ボラティリティの期間を識別するための閾値を示しています。これにより、トレーダーは二本のラインの交差信号を識別でき、エキスパートアドバイザーも高ボラティリティのエリアを簡単に特定できます。この閾値スケールも拡大できます。
このインジケーターは、M1やM5の時間枠では意図した通りに機能しない場合がありますので、注意が必要です。
GARCHについてさらに学ぶには、こちらをチェックしてください: GARCHを詳しく知る