Se você está em busca de um indicador que ajude a medir a volatilidade no mercado, o GARCH (Generalized AutoRegressive Conditional Heteroskedasticity) é uma excelente opção. Baseado no modelo GARCH(1,1), esse indicador é amplamente utilizado para prever a volatilidade dos preços de ativos financeiros. Ele é especialmente útil para traders que desejam entender melhor os movimentos do mercado e se preparar para as oscilações de preço.
Esse modelo estatístico é eficaz na análise de séries temporais financeiras, onde a variância é autocorrelacionada. Resumindo, ele considera que a variação dos erros (a diferença entre a previsão do modelo e o que realmente acontece) segue um processo de média móvel autoregressiva. A irregularidade nos mercados financeiros é o que chamamos de heteroskedasticidade.
Os bancos e instituições financeiras utilizam o modelo GARCH como um estimador de volatilidade para ações, títulos e índices de mercado. E ele também foi testado em Forex, commodities como o ouro (XAUUSD) e criptomoedas como o Bitcoin (BTCUSD).
Espaço de Entrada:
- Variável Gamma - termo constante (variância incondicional)
- Variável Alpha - coeficiente ARCH (reação ao último choque)
- Variável Beta - coeficiente ARCH generalizado (persistência da variância passada)
- Janela de Barras - quantidade de barras a incluir na média/desvio padrão móvel.
- Escala de Limite - padrão é 1.
Linhas do Indicador:
- A linha azul claro representa os valores de previsão de um passo do GARCH para a volatilidade (variância) da próxima vela. Essa linha é calculada usando a fórmula GARCH(1,1) para volatilidade. Durante mudanças drásticas nos retornos, a linha sobe rapidamente e depois decai lentamente de volta à sua linha de base, sinalizando um período de alta volatilidade.
- A linha vermelha indica o limite para identificar períodos de alta/baixa volatilidade. Isso permite que os traders utilizem um sinal de cruzamento de duas linhas, além de facilitar a identificação de áreas com alta volatilidade para os sistemas de trading. A escala do limite também pode ser ampliada.
Vale lembrar que esse indicador pode não funcionar como esperado em timeframes M1 e M5.
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