什么是 Statistical Volatility？

核心概念

Statistical Volatility 分析历史波动模式，帮助判断何时何地最可能出现显著走势。它提供统计框架，识别异常市场行为和高概率反转区域。

指标收集历史周期的波动数据，投射当前和未来的预期波动。将当前行为与历史均值对比，便能发现统计上显著的价格移动。

波动数据以热力图/柱状图展示，方便看到预期波动及不同时段、价格层的活动模式。

对比历史均值，高波动蜡烛会被高亮。将当前波动叠加历史数据，可及时发现异常行为。

这样你能判断移动是否超出常态，并定位潜在的高概率反转区。

Graph Pane 实时跟踪当前波动 vs 历史模式，突出显示持续高波动的时段（如亚洲/伦敦开盘、重要美数据、纽交所开盘）。

叠加后可直接判断当前环境是常态还是异常。

可配置的 displacement 等级，用于按统计显著性过滤波动。

支持 FVG、High-Low 范围或 Open-Close 视角，自选最契合你的分析方式。

聚焦关键时段，过滤噪声，保留统计相关的窗口。

依靠实时位移 + 过滤，StatVol 帮你：

Statistical Mapping 关注价格水平与反转点；Statistical Volatility 补充幅度与时间。两者结合，形成完整统计框架。

用 StatVol 验证朝 StatMap 水平移动的显著性，避免把正常波动当成信号。

设置 StatVol：

这样可在保持统计严谨的前提下，按你的风格与周期灵活应用。