OPEN-SOURCE SCRIPT
Volatility Regime Classifier | ATRP Percentile Zones

This indicator helps you understand the current volatility environment of any asset by comparing recent ATR-based values to its historical range.
It defines four regimes:
🔴 Low Volatility: Volatility is decreasing
🟢 Normal: Volatility is increasing but still below average
🟠 High: Volatility is elevated
🟣 Extreme: Volatility is very high compared to recent history
⚙️ How it works
We calculate the Average True Range (ATR) as a percentage of price (ATRP), then compare a short-term ATR to a longer-term one. Their difference shows whether volatility is picking up or slowing down.
To make the signal more adaptive, we look at the distribution of recent volatility over a rolling window. We compute the 50th and 70th percentiles of that history to set dynamic thresholds.
About distribution & percentiles
Volatility in financial markets doesn't follow a normal (Gaussian) distribution, it's often skewed, with sudden spikes and fat tails. That means fixed thresholds (like "ATR > 20") can be misleading or irrelevant across assets and timeframes.
Using percentiles solves this:
The 50th percentile marks the middle of the recent volatility range.
The 70th percentile captures a zone where volatility is unusually high, but not too rare, which keeps the signal usable and not overly sensitive.
These levels offer a balance:
⚖️ not too reactive, not too slow — just enough to highlight meaningful shifts.
✅ Use cases
Spot changes in market conditions
Filter or adapt strategies depending on the regime
Adjust position sizing and risk dynamically
It defines four regimes:
🔴 Low Volatility: Volatility is decreasing
🟢 Normal: Volatility is increasing but still below average
🟠 High: Volatility is elevated
🟣 Extreme: Volatility is very high compared to recent history
⚙️ How it works
We calculate the Average True Range (ATR) as a percentage of price (ATRP), then compare a short-term ATR to a longer-term one. Their difference shows whether volatility is picking up or slowing down.
To make the signal more adaptive, we look at the distribution of recent volatility over a rolling window. We compute the 50th and 70th percentiles of that history to set dynamic thresholds.
About distribution & percentiles
Volatility in financial markets doesn't follow a normal (Gaussian) distribution, it's often skewed, with sudden spikes and fat tails. That means fixed thresholds (like "ATR > 20") can be misleading or irrelevant across assets and timeframes.
Using percentiles solves this:
The 50th percentile marks the middle of the recent volatility range.
The 70th percentile captures a zone where volatility is unusually high, but not too rare, which keeps the signal usable and not overly sensitive.
These levels offer a balance:
⚖️ not too reactive, not too slow — just enough to highlight meaningful shifts.
✅ Use cases
Spot changes in market conditions
Filter or adapt strategies depending on the regime
Adjust position sizing and risk dynamically
Mã nguồn mở
Theo đúng tinh thần TradingView, người tạo ra tập lệnh này đã biến tập lệnh thành mã nguồn mở để các nhà giao dịch có thể xem xét và xác minh công năng. Xin dành lời khen tặng cho tác giả! Mặc dù bạn có thể sử dụng miễn phí, nhưng lưu ý nếu đăng lại mã, bạn phải tuân theo Quy tắc nội bộ của chúng tôi.
Thông báo miễn trừ trách nhiệm
Thông tin và ấn phẩm không có nghĩa là và không cấu thành, tài chính, đầu tư, kinh doanh, hoặc các loại lời khuyên hoặc khuyến nghị khác được cung cấp hoặc xác nhận bởi TradingView. Đọc thêm trong Điều khoản sử dụng.
Mã nguồn mở
Theo đúng tinh thần TradingView, người tạo ra tập lệnh này đã biến tập lệnh thành mã nguồn mở để các nhà giao dịch có thể xem xét và xác minh công năng. Xin dành lời khen tặng cho tác giả! Mặc dù bạn có thể sử dụng miễn phí, nhưng lưu ý nếu đăng lại mã, bạn phải tuân theo Quy tắc nội bộ của chúng tôi.
Thông báo miễn trừ trách nhiệm
Thông tin và ấn phẩm không có nghĩa là và không cấu thành, tài chính, đầu tư, kinh doanh, hoặc các loại lời khuyên hoặc khuyến nghị khác được cung cấp hoặc xác nhận bởi TradingView. Đọc thêm trong Điều khoản sử dụng.