Indicator Lab · VARIANCE · Statistik
Rolling Price Variance
Berechnet die rollende Varianz der Preisniveaus.
BTCUSDC · 1h · letzte 30 abgeschlossene Tage · gemeinsamer Datenstand · ohne Konto
Wie groß ist der durchschnittliche quadratische Preisabstand im aktuellen Fenster?
Berechnet die rollende Varianz der Preisniveaus.
Ein Datensatz, dieselben Parameter und dieselbe Kerze für Anwendung und Erklärung.
BTCUSDC · bestätigte Stundenkerzen
Snapshot abgerufen: 11. Okt. 2026, 15:52 UTC · gespeicherter Stand · Hintergrundaktualisierung vorgesehen · Alter beim Öffnen: 3.195,1 min
11. Sept. 2026, 15:00 — 11. Okt. 2026, 15:00 UTC · 720 Auswertungskerzen · 3000 frühere Kerzen nur für den Vorlauf. Dein geöffneter Datenstand bleibt fest. Ein Besuch kann einen veralteten Cache im Hintergrund für spätere Besucher erneuern; frisch abrufen ist kein Tick-Stream.
Parameter und präzise Anwendung
Anzahl bestätigter Stundenkerzen. Der Vorlauf bleibt erhalten; nur dieser Parameter ändert sich.
Abzug vom Fensterumfang im Varianznenner N−ddof; muss kleiner als N sein.
Messwert und Diagnose · keine Handelsrichtung
Untersuche den tatsächlichen Wert an jeder bestätigten Kerze. Diese Untersuchung erzeugt keine Kauf- oder Verkaufsorder.
Das Berechnungsmodul wird vorbereitet. Der gemeinsame Markt-Snapshot ist bereits vorhanden.
Rechenweg und fachliche Bedeutung derselben Kerze
Die Varianz ist eine Streuungsgröße in USDC²; ihre Quadratwurzel ist die Standardabweichung unter derselben Konvention.
Varianceₜ=Σ(C−mean)²/(N−ddof)
Rollende Varianz der Stichprobe oder Grundgesamtheit; ddof ist ausdrücklich angegeben und wird nicht stillschweigend ignoriert.
Quadratische Preiseinheiten sind kein direkt einsetzbarer Stop-Abstand. Preisvarianz und Renditevarianz müssen auseinandergehalten werden.
Geprüfte Quellen und Reproduzierbarkeit
- TA-Lib · VAR · v0.6.4
Originalimplementierung der C-Referenz. Eigene Skalierungen und Zusatzlinien sind separat beschrieben. · geprüft 2026-10-11
- pandas-ta 0.4.71b0 · pandas_ta/statistics/variance.py
Geprüfte Originaldatei der versionierten Bibliothek; die hier verwendete Variante und bewusste Abweichungen stehen bei der Formel. · geprüft 2026-10-11
- The Probability of Backtest Overfitting
Warum die Auswahl aus vielen historischen Versuchen irreführende Ergebnisse erzeugen kann. Dieses Werkzeug schätzt keine PBO und behauptet keine Profitabilität außerhalb der Beispiele. · geprüft 2026-10-11
Datenquelle, Versionen und Hash
- Marktdatenquelle
- https://data-api.binance.vision/api/v3/klines?symbol=BTCUSDC&interval=1h&startTime=1778338800000&endTime=1791730799999
- Spezifikation
- indicator-library-1.0.0
- Ausführungsmodell
- signal-simulation-1.0.0
- Daten-Hash
- 42ac75e03e017bcac023d319dabb0928e0562fda0e51f4bfa5549ac50e3e8be4
- Freigegebene Kerzen einschließlich Vorlauf
- 3720
Die Quellen belegen Definitionen und methodische Grenzen. Sie belegen keinen Profit dieser konkreten Regel auf BTCUSDC. Diese Untersuchung ist deskriptiv; Parameterversuche auf demselben Verlauf sind kein unabhängiger Out-of-sample-Nachweis. Parität mit einer produktiv betriebenen unCoded-Engine wird nicht behauptet.